石井さん，fprの皆様 宮本・山際・田中 (1991) の，水準別誤差項を用いることに ついての説明が参考になると思います。 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjpsy1926/62/3/62_3_207/_article/-char/ja/ ISHII Hidetoki さんからの引用： > Date: Thu, 12 Sep 2013 17:47:34 +0900 > From: ISHII Hidetoki <ishii.hidetoki (at) b.mbox.nagoya-u.ac.jp> > Subject: [fpr 3629] 単純主効果の検定 > To: fpr (at) psy.chubu.ac.jp (fpr ML) > > ｆｐｒの皆さま > > 石井＠名大教育です． > > 単純主効果の検定について学生に聞いたところ，「ＡＮＯＶＡ君」 > を使ってＲでできるということを聞きました．先頃，ようやく送ら > れてきた2012年度の教育心理学年報にもそのような記述がありました > （p.71）． > > 実際に分析してみると，確かに被験者間要因については正しく単純 > 主効果の検定をしてくれました（２要因までしか確認してませんが）． > > しかし，被験者内要因については，水準ごとにデータを区切った > 分散分析の結果を表示するようです（少なくとも１Ｂ１Ｗ要因の分 > 析ではそうでした）． > > 「ＡＮＯＶＡ君4.3.3」の技術情報にも確かに， > > # 2)pro.fraction関数は，単純主効果の検定において誤差項をプールしない（水準別誤差 > 項を使用；サブセットに分散分析を再適用するのと同じ） > と書かれています． > > 被験者内要因についても，残差項はプールして算出しますし， > その手続きを解説している書籍もあります（例えば，山内光哉 > 心理・教育のための分散分析と多重比較 サイエンス社 2008）． > > > 他のサイトに書くべきことかもしれませんし，すでに気づ > かれていることだったかもしれませんが，学生の間に，被験 > 者内要因の単純主効果の検定はスライスデータの分散分析で > 良い，という誤信念が定着しないことを願い，ここに書いて > みました． > > > なお，被験者間要因の単純主効果は，phiaパッケージの > testInteractions関数を使って， > testInteractions(lmオブジェクト, fixed="x1", across="x2") > のように設定して分析することも可能みたいです． > > > > > > ------------------------------------- > 石井秀宗（Hidetoki Ishii） > > 〒464-8601 名古屋市千種区不老町 > 名古屋大学 大学院教育発達科学研究科 > TEL 052-789-2650 > http://psych.educa.nagoya-u.ac.jp/ > ------------------------------------- > > > ---- 南風原朝和 haebara (at) p.u-tokyo.ac.jp
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