完全枝分かれ分散分析の実行

すべての因子が枝分かれしている場合、複数のグループの各平均が異なるかどうかを判定するには、完全枝分かれ分散分析を実行します。たとえば、測定者が異なる2台の機械の生産率を比較します。Minitabで枝分かれ因子を使った分散分析を実行するには、完全枝分かれ分散分析または一般線形モデルを使用します。データがアンバランス型の場合、完全枝分かれ分散分析ではF値とp値が表示されませんが、一般線形モデルでは表示されます。

次のオプションでは、例を使用して、両方の方法で完全枝分かれ分散分析を実行する方法を示しています。ガラス瓶の製造における変動性の要因について調査していると仮定します。実験を行い、各工場から4つの異なるシフトの4人の測定者のそれぞれについて、作業シフト中に炉の温度を3回測定します。Minitabのサンプルデータセット炉の温度.MTWを使用します。温度は応答であり、4つの枝分かれ因子工場作業者シフトバッチです。

オプション1:完全枝分かれ分散分析を使用する

  1. 統計 > 分散分析 > 完全枝分かれ分散分析を選択します。
  2. 応答温度を入力します。
  3. 因子に、工場 作業者 シフト バッチを入力します。OKをクリックします。

    ステップ3では、因子が階層的順序でリストされます。

オプション2:一般線形モデルを使用する

  1. 統計 > 分散分析 > 一般線形モデル > 一般線形モデルを適合を選択します。
  2. 応答温度を入力します。
  3. 因子に、工場 作業者 シフト バッチを入力します。
  4. ランダム/入れ子をクリックします。
  5. 枝分かれで、次のように表を完成させます。
    因子または共変量 指定した因子で枝分かれ
    工場  
    作業者 工場
    シフト 作業者
    バッチ シフト
  6. 因子タイプで、すべての因子を ランダムに変更します。
  7. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。
    一般線形モデルの出力は、完全枝分かれ分散分析の出力と同一にはなりません。
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