Rを使っての分散分析～1要因分散分析(対応あり)～ANOVA君を用いて
今回は、ANOVA君を用いて、前回行った分散分析を行っていきます。ANOVA君の詳細に関しては、↓の公式HPからアクセスしてみてください。Rを使ってANOVAを行う場合、個人的にかなりお勧めです。
データは前回と同じデータを使います。データは↓からダウンロードできるようにしておきます。ANOVA君を使ったときと、以前にRのコードで分析を行った時の値も比べながら紹介していきます。
まずはANOVA君を読み込みます。
source("anovakun_484.txt")「anovakun_484.txt」というファイルは、ANOVA君の公式HPからダウンロードしてください。
次にデータのインポートをします。
data<-read.csv('sample1.csv', header=T)データの中身を見てみます。
今回分析にはidの列が不必要なので、削除します。
df<-data[,-1]データを見てみると、
無事にidの列が消去できてました。
では、ANOVA君を使って一要因分散分析(対応あり)を行っていきます。
anovakun(df,"sA",3,mau=T, peta = T, holm = T)今回はMauchlyの球面性検定を行うため、mau=Tとしてます。また、研究論文にはほぼ記載必須の効果量を示すため、今回は偏イータ二乗を出すために、peta=Tとしてます。多重比較ではHolmを用いるため、Holm=Tとしてます。
まずは、球面性検定の結果からみていきます。
p>0.05だったたので球面性の仮定が成り立ちました。もし成り立たない場合は、Greenhouse-Geisserのεによる調整などを行う必要があります。
次にANOVAの結果を見ます。
F値が53.0479となっており、P<0.001、偏イータ二乗は0.5198でした。
前回、Rのコードで分散分析を行った結果を↓に貼ります。
平方和、F値がほぼ同じ値になっているのが分かります。p値は小さすぎてANOVA君では細かな値が検出されませんでしたが、0.001以下ならば論文を書く際には気にならないですね。
次に多重比較の結果です。
preとpost1とpost2でのすべての比較に有意差が認められました。これも前回Rのコードで行った方法と一致します。
ANOVA君ならば難しいコードを使わずに分散分析が行えます。また、2要因や3要因の分散分析を行えることはもちろん、εの調整や効果量の表示などさまざまな機能がついています。Rで分散分析を行うならANOVA君を使うのがベストだと考えています。
今回はここまで。
参考にした資料
・ANOVA君
http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?ANOVA%E5%90%9B
・ANOVA君を使うときのデータの配置と命令の書き方
http://www.psycho.hes.kyushu-u.ac.jp/link/howtoanovakun/
・Anova君を使った分散分析
https://www.slideshare.net/TakashiYamane1/anova-21224151
・【4-13】ANOVA君を使って分散分析を行う方法
http://www.restorative-pt.tokyo/archives/4_13_anovakun.html