13.01.20.第1回顿础搁惭勉强会资料#3
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分散分析(群間比較デザイン)の報告ガイドライン (続き) https://sites.google.com/site/studygroup13csrm/
13.01.20.第1回顿础搁惭勉强会资料#3
- 1. DARM勉強会 #1 2013.01.20 Analysis Of Variance (ANOVA) - between group design – Last half of the section 広島大学総合科学研究科 博士課程後期１年 德岡 大
- 2. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 10．乱塊デザインでは，要因と水準の数，要因の 特徴（固定 or ランダム），水準作成の方法につい て議論すること（M，R） – 個人差要因を組み込む際には，誤差の減少による主 効果の検出力を高めるため，実験要因と個人差の交 互作用を検討するためといった理由は区別すべき – 実験の中に個人差要因を組み込むことが，妥当であ るものとして正当化されるべき – どのように要因の水準数の決定し，区切ったのか説 明すべき – 固定変数の場合，水準間の差に限って言及すべきで あり，ランダム変数の場合，水準間の差に限らずに 一般化可能
- 3. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 11．混合モデルでは，ランダム要因として独立変 数を使用することが説明されること，全ての分析 が使用した独立変数の特徴を考慮し，適切である こと – 特定のランダム要因を選択した根拠を説明すべき – ランダム要因とした選出された水準のサンプルに対 するユニバースについて議論すべき – ランダム要因の全水準で処遇の効果が同レベルに効 いたと証明されても，交互作用がないと解釈しない ように注意すべき – ランダム要因が2つ以上ある場合，最も関心のある実 験効果に対する妥当な誤差の平均平方がないため， quasi F 検定が近似のF検定となる。重要な問題でない 限り，実験は2つ以上のランダム要因を組み込むべき でない
- 4. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 12（a）．階層デザインでは，何がネストされてい るのか，ネストされる理由が説明されるべき 12（b）．各水準に依存する誤差を使用することに よりネストされたデータへの依存を認めなければ ならない 12（c）．そのデータはマルチレベルモデリングよ りもANOVAを使用することを必要とすること – サンプルサイズが条件間で異なる，等分散性の仮定 を条件の性質が侵害しやすい場合，マルチレベルモ デリングを用いた再分析を検討すべき
- 5. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 13（a）．交互作用を仮定しないような不完全な デザインでは，情報量の減少や水準の減少の利 点を説明をすべき – 考察部分では，交互作用と主効果の絞絡について認 めるべき 13（b）．複雑な実験デザインでは，そのデザイ ンを理解するために十分なスペースをとり，言 及すること
- 6. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 14．適切な統計資料（e.g., 平均値，効果量， 信頼区間）が結果の解釈を促進するために提 供されること – 独立変数と従属変数間に関係があるか – 関係の強さと方向性について – 多重比較での関係の方向性 – 効果量（ε2，ω2，η2など） – 仮説における関係の強さについて
- 7. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 15．自由度や誤差に基づく検定の有意性の結果 について，十分な情報が提示されること 16．統計的に有意な交互作用は，その交互作用 の強さや性質を明確に示唆するために下位検定 を行い，解釈されること – 下位検定を行う際には，タイプⅠエラーを抑える 方法を用いること（事後比較Tukeyなど，事前比較 Bonferroniなど） – 提示方法としてグラフ化も交互作用を示唆するた めに用いられる。 – 高次の交互作用の場合，研究の主目的でないなら 下位検定を行う必要はないが，各条件の平均値や 誤差を示さなければならない
- 8. Reporting Guideline （Klockars, 2010） 17．結果の意義や一般化可能性に応じた適切 な文体が使用されること – 全ての記述は，社会科学や行動科学における確 率的な研究の性質を認めるべき – 帰無仮説が棄却されないことは，帰無仮説が正 しいことを示すわけでない – 一般化については，特に注意が必要であり，全 ての一般化は推論とすべき。