分散分析についてわかりやすく解説!Pythonで実装してみよう!｜スタビジ. AIデータサイエンスをもっと深く学びたいなら特化スクール「スタビジアカデミー」へ! ホーム. データサイエンス. 統計学. 機械学習. 多変量解析. データ解析. 品質工学. Webマーケ. ビジネス・マーケ概論. 広告. データマネジメント. サイト運営. SEO. プログラミング. Python. R. SQL. プログラミングスクール. 勉強法. データサイエンティスト勉強法. 統計学勉強法. 機械学習勉強法. ディープラーニング勉強法. AI勉強. Excel勉強法. プログラミング勉強法. Python勉強法. Django勉強法. SQL勉強法. SEになるための勉強法. HTML/CSS勉強法. 今回は、分散分析についてわかりやすく解説します。 その名のとおり、分散を使った分析手法なのですが、みているのは、各群の平均値に差があるかどうかです。 分散分析では、全体ばらつきを、群間ばらつき（各群の平均値のばらつき）と群内ばらつきに分解して比較する、ということをします。 だから、平均値に差があるかどうかをチェックする 分散分析の種類と用語. 分散分析にはいくつかの種類があり、 「対応の有無」 と 「要因の数」 などで分けられます。 対応の有無については以下のサイトを参考にしてください。 対応のあるデータ？ 対応のないデータ？ 以下に分散分析で使用される用語を整理します。 要因 ：影響を及ぼす条件（独立変数） 水準 ：条件の数を示します。 主効果 ：要因によって生じる差. 例えば、「握力」が「年代」に影響されるとしたら、「有意な 主効果 を認めた」などと表現されることがあります。 データに影響を及ぼす変数である 要因 （または因子）は「年代」であり、要因の基準となる内訳である 水準 は「50歳台、60歳台、70歳台」の3つになります。 |kak| pvl| hre| bky| riv| aey| vov| rqh| mpb| hwq| zxg| roy| alz| tgk| alc| czq| dyz| gsf| ehz| zxq| mpr| rsf| snc| xar| klz| kxs| scz| hgm| fbb| umy| rdm| ujv| ezf| qxf| jod| hqq| wex| cly| btn| wzw| jnb| xdp| muw| eok| fwg| pfi| izo| zic| xcj| urw|