特性A×特性Bについてのクロスした結果がそれぞれ入力されているパターンの統計処理方法

はじめに

データを集めてみると、データのパターンが見えてきます。
そしてそれぞれのパターンによって、適切な統計処理方法が決まっています。

それぞれのパターンに沿って、どのような統計処理方法がとられるのかをご紹介したいと思います。
今回は、『特性A×特性Bについてのクロスした結果がそれぞれ入力されているパターン』の統計処理方法についてご紹介します。
その他のパターンの統計処理方法についてはこちら

パターンの例

統計処理方法

上記のようなパターンに適切な統計処理方法は以下の6つの方法があげられます。
1.グラフ表現
2.クロス集計表
3.同等性の検定
4.独立性の検定
5.繰り返しのない2元配置分散分析
6.反復測定による1元配置分散分析

グラフ表現

データの特徴を見るためには、グラフ表現が最も優れています。
3次元でグラフの表現をする際は、ステレオグラムといった立体的なグラフで表現できます。

クロス集計表

アンケート調査などの結果をまとめるときに必要な表現がクロス集計表です。
上記の例ですと、各ブースとそれぞれの客層のすべての組み合わせの人数を入力したものです。

同等性の検定

上記の例で、各ブース間に差異があるのか、それぞれの客層間に差異があるのかを調べるときは、同等性の検定を行います。考え方は、「同じかどうか」を検定し、仮説が棄却されると「差がある。」と考えます。

独立性の検定

2つの属性間の関連性を調べるときは、独立性の検定を行います。

繰り返しのない2元配置分散分析

それぞれのマス目に入っているデータが、繰り返し調査が行われたデータでない場合、繰り返しのない2元配置分散分析を行ういます。
この「繰り返しのない2元配置分散分析」を行うと、因子A因子Bにおける水準間に差があるかどうかを調べることができます。
上記例で例えると、各ブースと各学年の中のどこに差があるかを知ることができます。