ขนาดวิดีโอ: 1280 X 720853 X 480640 X 360
แสดงแผงควบคุมโปรแกรมเล่น
เล่นอัตโนมัติ
เล่นใหม่
メンバー限定リンクth-cam.com/channels/xGR5omDLIXBu6yOrvOJ-2w.htmljoinUdemy メーカーの現役技術者による研究開発のための統計学www.udemy.com/course/lcqlkbch/?referralCode=79ACEBEBD6763BAFDAB8note 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウnote.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
勉強になります。ありがとうございます。質問があります。要因６つ全て２水準で直行表を使用し、実験を考えています。結果に対して分散分析を行いたいのですが、２個以上の要因があった場合も分散分析は使用できますか？出来れば相互作用まで見たい場合はそれぞれ２つ要因を抽出し分析をするしかないのでしょうか？
分散分析は2個以上の因子であっても問題ありません。動画の内容の拡張そのまま分析を進めても大丈夫です。いまいち方法が分からない場合はメンバー限定ではありますが動画をアップしています。th-cam.com/video/vwdh4AMPNcE/w-d-xo.htmlただこの6因子、2水準の交互作用となると直交表で対応するのあったかなという感じです。実験回数で23は必要です。僕に思いつくのはD最適計画をソフトで組むぐらいです。こちらのサイトが参考になります。note.com/no3good実験組んだ後は通常通り分散分析でOKです。
いつもわかりやすい説明に助けられています。交互作用のデータについて一つ疑問点があります。交互作用を分析する際には繰返しのある二元配置分析が必要と大学の資料にあります（Excelで計算結果にも、「繰り返しなし」→交互作用の結果なし、「繰り返しあり」→交互作用の結果あり となってます）。ちなみにググったところ唯一見つけた説明では「繰り返しなし」だと自由度が不足し、分析結果として誤差と交互作用を分離できないとありますが、繰り返しなしでもデータ数を増やせば自由度は増やすことができるのでこの説明ではピンときませんでした。もしご存じであれば説明を頂けると助かります。
仰られるように自由度が確保できるのであれば必ずしも繰り返しは必要じゃないです。二元配置のような場合、繰り返しじゃない状態で実験数を増やすと、特定の実験に回数が偏ってしまいます。なのでそのような場合繰り返しを推奨しているって感じです。ちなみにL8直交表の場合、7列存在しますが、主効果3つ、交互作用3つだして更に誤差用に1つ列が余るので繰り返し実験は不要です。
ものすごい勉強になります。ところで少し営業関係に参考になるように、営業のデータを何か使用していただけませんか。
いつも拝見しています。表のメーカー別の偏差平方和ですが55.1ではなく42.4ではないでしょうか？①（全体平均14.425－A社平均17.05）＾2×4＝14.82②（全体平均14.425－B社平均11.8）＾2×4＝27.56①+②＝42.38となるのですが。。。
単純に計算間違いでした。。。ごめんなさい。
はじめまして。こんにちは。動画を拝見させていただきました。非常に分かりやすく、助かりました。現在大学四年生で卒論で二元配置利用したいと考えていて、コロナで学校も行ってないためなかなか質問する機会がなく、完全独学のため困っている状況です😢その時に熊野さんの動画に出会いました！二元配置分散分析の交互作用のところで計算が分からないところがあり質問したいのですが教えて頂くことは可能でしょうか…？図々しくてごめんなさい。。
いいですよ
熊野コミチ 統計とお仕事チャンネル すみません、交互作用の計算の仕方はわかったのですが群間変動の値はどう求めればいいのかわかりません。。
今回の動画で例えばメーカーA,Bの群間変動を出すときには、(メーカーAの平均値-全体の平均値)^2×4+(メーカーBの平均値-全体の平均値)^2×4で出ます。このあたりの話は一元配置分散分析の動画で詳しく話してますので、ぜひご覧になってください。th-cam.com/video/K_sbWOJyK0k/w-d-xo.html
動画内で、交互作用の自由度を求めるときに、引き算をしてるけども、掛け算をするのが正しいみたいです。
車種の分散比＞F0.01となるので、車種も「強い有意」となるのではないでしょうか。よかったら教えてください。
そうですね。私間違っちゃってます。
交互平方和の135.8 と F値 がどこから出てきたかわかりません、、。よければ簡単に教えてください。。
メーカーと車種の平均値として、21.5、12.6、11.2、12.4があります(3:38頃)この4つの値とその総平均との平方和が135.8になります。ただこの135.8には、メーカーの平方和と車種の平方和が含まれているので、最終的にそれらを引いて51.0となっています。F値は、誤差の自由度と分析対象の自由度で形が決まったF分布のα=5%とα=1%の点になります。ちなみに、エクセルでこのF値は出せます。=F.INV.RT(確率,分子の自由度,分母の自由度)=F.INV.RT(0.05,1,4)=7.7になります。
メンバー限定リンク
th-cam.com/channels/xGR5omDLIXBu6yOrvOJ-2w.htmljoin
Udemy メーカーの現役技術者による研究開発のための統計学
www.udemy.com/course/lcqlkbch/?referralCode=79ACEBEBD6763BAFDAB8
note 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ
note.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
勉強になります。ありがとうございます。
質問があります。
要因６つ全て２水準で直行表を使用し、実験を考えています。
結果に対して分散分析を行いたいのですが、２個以上の要因があった場合も分散分析は使用できますか？
出来れば相互作用まで見たい場合はそれぞれ２つ要因を抽出し分析をするしかないのでしょうか？
分散分析は2個以上の因子であっても問題ありません。動画の内容の拡張そのまま分析を進めても大丈夫です。いまいち方法が分からない場合はメンバー限定ではありますが動画をアップしています。th-cam.com/video/vwdh4AMPNcE/w-d-xo.html
ただこの6因子、2水準の交互作用となると直交表で対応するのあったかなという感じです。
実験回数で23は必要です。
僕に思いつくのはD最適計画をソフトで組むぐらいです。こちらのサイトが参考になります。
note.com/no3good
実験組んだ後は通常通り分散分析でOKです。
いつもわかりやすい説明に助けられています。交互作用のデータについて一つ疑問点があります。
交互作用を分析する際には繰返しのある二元配置分析が必要と大学の資料にあります（Excelで計算結果にも、「繰り返しなし」→交互作用の結果なし、「繰り返しあり」→交互作用の結果あり となってます）。ちなみにググったところ唯一見つけた説明では「繰り返しなし」だと自由度が不足し、分析結果として誤差と交互作用を分離できないとありますが、繰り返しなしでもデータ数を増やせば自由度は増やすことができるのでこの説明ではピンときませんでした。もしご存じであれば説明を頂けると助かります。
仰られるように自由度が確保できるのであれば必ずしも繰り返しは必要じゃないです。二元配置のような場合、繰り返しじゃない状態で実験数を増やすと、特定の実験に回数が偏ってしまいます。なのでそのような場合繰り返しを推奨しているって感じです。
ちなみにL8直交表の場合、7列存在しますが、主効果3つ、交互作用3つだして更に誤差用に1つ列が余るので繰り返し実験は不要です。
ものすごい勉強になります。ところで少し営業関係に参考になるように、営業のデータを何か使用していただけませんか。
いつも拝見しています。
表のメーカー別の偏差平方和ですが55.1ではなく42.4ではないでしょうか？
①（全体平均14.425－A社平均17.05）＾2×4＝14.82
②（全体平均14.425－B社平均11.8）＾2×4＝27.56
①+②＝42.38
となるのですが。。。
単純に計算間違いでした。。。ごめんなさい。
はじめまして。こんにちは。
動画を拝見させていただきました。
非常に分かりやすく、助かりました。
現在大学四年生で卒論で二元配置利用したいと考えていて、コロナで学校も行ってないためなかなか質問する機会がなく、完全独学のため困っている状況です😢
その時に熊野さんの動画に出会いました！
二元配置分散分析の交互作用のところで計算が分からないところがあり質問したいのですが教えて頂くことは可能でしょうか…？図々しくてごめんなさい。。
いいですよ
熊野コミチ 統計とお仕事チャンネル
すみません、交互作用の計算の仕方はわかったのですが群間変動の値はどう求めればいいのかわかりません。。
今回の動画で例えばメーカーA,Bの群間変動を出すときには、
(メーカーAの平均値-全体の平均値)^2×4+(メーカーBの平均値-全体の平均値)^2×4
で出ます。このあたりの話は一元配置分散分析の動画で詳しく話してますので、ぜひご覧になってください。
th-cam.com/video/K_sbWOJyK0k/w-d-xo.html
動画内で、交互作用の自由度を求めるときに、引き算をしてるけども、掛け算をするのが正しいみたいです。
車種の分散比＞F0.01となるので、車種も「強い有意」となるのではないでしょうか。
よかったら教えてください。
そうですね。私間違っちゃってます。
交互平方和の135.8 と F値 がどこから出てきたかわかりません、、。よければ簡単に教えてください。。
メーカーと車種の平均値として、21.5、12.6、11.2、12.4があります(3:38頃)
この4つの値とその総平均との平方和が135.8になります。
ただこの135.8には、メーカーの平方和と車種の平方和が含まれているので、最終的にそれらを引いて51.0となっています。
F値は、誤差の自由度と分析対象の自由度で形が決まったF分布のα=5%とα=1%の点になります。
ちなみに、エクセルでこのF値は出せます。=F.INV.RT(確率,分子の自由度,分母の自由度)
=F.INV.RT(0.05,1,4)=7.7になります。