第１２回授業（ 12/18) の目標

1. 第１２回授業（12/18)の目標 • ANOVA検定の実習 • WEB を用いたANOVA検定と、授業で行った検定結果の正誤の確認方法（宿題）

2. WEB 宿題の手順１ • 千野のホームページの講義テキストの中の「心理統計学」第８章の分散分析をクリックして、第８章を開く。 • 8.2 節　「統計ソフト SAS を用いた完全無作為化デザイン分散分析及び検定の実行手順」、をクリックする。

3. WEB 宿題の手順２ • 8.2.1.4 節「SAS による具体的手順」をクリックし、そこでの手順に従い、 • インターネットエクスプローラ (IE) を開き、千野のホームページの ダウンロードコーナーから、当該プログラ ムを右クリックし、「対象をファイルに保存」 を選択することにより、

4. WEB 宿題の手順２（続き） • Pドライブの上記自らの学籍番号フォルダの下の sasprog フ ォルダに保存する。 • 保存すべきファイル名は、cr-anova.sasであるが、上記の手続きで sasprog フォルダに保存する時、自動的にファイル名がつくので、これを入力する必要はない。

5. SAS の起動とプログラムの修正（１） • SAS を起動し、うえで保存した SAS プログラム cr-anova.sas を、プログラムエディタ上に読み込んで、次のように修正する：

6. SAS の起動とプログラムの修正（２） • cards 文の直後の３列から成るデータ行を、各自の３列のデータに変更する。 • ここで、各列の５行から成るデータは、岩原のデータからの抽出した１５個のデータを５個ずつ順に縦に並べたものである。 • データ行の各列は、各水準を表す。

7. プログラムの実行と出力の保存 • 修正が終わったら、それを上書き保存したうえで、プログラムを実行する。 • プログラムが正常終了し、アウトプットウインドウに出力結果が出たら、それを sasout フォルダの下に cr-anova.lst なる名前で保存する。

8. 出力結果の保存時の注意事項 • なお、保存ウ インドウが現れたら、ファイルの種類を LIST ファイルと指定すること。この 時、その上のファイル名は cr-anova のみとすること。 • これにより、sasout に保存される出力結果には、 cr-anova.lstという名前がつく。

9. SAS による出力結果の見方（１） • 出力結果を保存し終わったならば、WEB ページの 8.2.1.2 「出力結果の例」の項を参照しながら自身の出力結果を見て、授業中に各自が計算した結果と一致しているかを以下の順に確認する: • （１）分散分析表の「要因名」に当たる部分は、出力結果の「Model」の部分もしくは少し下方の「level」の部分が対応する。

10. SAS による出力結果の見方（2） • （2）分散分析表の「SSA」に当たる部分は、出力結果の「Model」の部分の、「平方和」、もしくは少し下方の「level」の部分の「Anova 平方和」が対応する。 • （３）分散分析表の「SSE」に当たる部分は、出力結果の「Error」の部分の「平方和」が対応する。

11. SAS による出力結果の見方（３） • （4）分散分析表の「SST」に当たる部分は、出力結果の「Corrected Total」の部分の、「平方和」が対応する。 • （5）分散分析表の「SSE」に当たる部分は、出力結果の「Error」の部分の「平方和」が対応する。

12. SAS による出力結果の見方（４） • （6）分散分析表のF分布の２つの自由度に当たる部分は、出力結果の「Model」の部分の「自由度」と、「Error」部分の「自由度」が対応する。 • （7）分散分析表の「F」に当たる部分は、出力結果の「Model」の部分、あるいは「level」の部分の「F 値」の部分の値が対応する。

13. SAS による出力結果の見方（５） • （８）授業中の実習では、実際のF値と岩原のテキストのF分布表から読み取った５％水準の棄却点の値を比較して、帰無仮説すなわち「角度要因の効果がない」の棄却・採択を判定したが、WEB上でのSASによる検定結果には、棄却点の値は出力されないが、代わりに p値が「Pr > F」として、「Model」の部分あるいは「level」の部分の最右辺に出力される。

14. SAS による出力結果の見方（６） • いずれの場合も、出力の Pr > F に関して • もし、p-値が 0.05 より大きければ、帰無仮説すなわち、「２つの属性間に関連はない」という仮説を採択し、 • もし、 p-値が 0.05 未満であれば（５％水準で）帰無仮説を棄却する。

15. WEB 宿題の期限 • 今回のWEB の宿題は、 　平成２２年１月８日までに行うこと。