正規データの平均の分析の例

ある安全アナリストが、経験が豊富な運転者と経験が少ない運転者が、舗装、砂利、土の3種類の道路上で、どれだけうまく運転するかを比較したいと考えています。運転能力を計測するために、アナリストは各運転者が各種類の道路上でハンドル修正に費やした秒数を記録します。

アナリストは、運転経験と道路の種類の平均が全体の平均と異なっているかどうかを判断するために、平均の分析を行います。

  1. サンプルデータ道路状態.MTW.
  2. 統計 > 分散分析 > 平均の分析を選択します。
  3. 応答に、'修正時間'を入力します。
  4. データの分布で、正規を選択します。
  5. 因子1に、運転経験を入力します。
  6. 因子2に、道路タイプを入力します。
  7. OKをクリックします。

結果を解釈する

二元配置の平均分析(ANOM)で3つのプロットが表示され、交互作用効果、第1因子の主効果、第2因子の主効果が表示されます。平均の分析プロットには、中央線と決定限界があります。点が決定限界の外側に置かれている場合、その点で表される平均はサンプルの総平均とは異なることを示す有意な証拠があることになります。二元配置の平均を使用して、まず交互作用効果を評価します。交互作用の効果が統計的に有意な場合は、主効果の解釈では必ず交互作用効果も考慮する必要があります。

このプロットでは、交互作用の効果は十分に決定限界の範囲内にあり、交互作用効果は統計的に有意ではないことを示しています。次に主効果を評価します。2つのプロットが低い場合、2つの因子水準の平均を示します。主効果は、平均と中心線の差です。

経験の主効果プロットでは、熟練者の経験と初心者の経験の両方の因子水準の平均を表すデータ点は決定限界の外側にあります。こうした状況は、これらの各平均と全体平均の差が統計的に有意であることを示しています。熟練の運転者では修正時間の平均が著しく低く、初心者の運転者では修正時間の平均が著しく高いことを結論付けられます。

同様に、道路種別の主効果プロットにおいて、砂利道と舗装道路の主効果は決定限界の範囲外にあり、これは、これらの主効果が統計的に有意であることを示します。ただし、未舗装道路の主効果は統計的に有意ではありません。

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