n行b列のデータで、実験要因の水準数b、各水準のデータ数がnの場合。
ひとりの被験者がすべての水準を1回ずつランダム順に経験し、全体でn人のデータがあるならば乱塊法であり、「反復測定」を利用してもよい。
しかし、ひとりの被験者のみが、各水準n回の測定をランダムに経験し全体でbn個の測定を受けたデータの場合には、ひとりの被験者がすべての水準を経験しているとはいっても、n行の行方向に対応をとることができないので、一元配置の完全無作為配置の分散分析となる。SPSSならば、基礎的な一元配置の分析であり、Excelでも可能。
なお、ひとりの被験者がひとつの水準をk回ずつ繰り返し、さらに全体でn人の被験者がいるならば、被験者ごとに各水準のk個のデータの平均値をもとめ、上記の乱塊法の処理をおこなうことが多い。Treismanらの論文もこの処理をおこなっている。また、SPSSの「反復測定」を用いない乱塊法やその他の被験者内計画の処理は別項参照(*)。
References
Treisman A, & Souther J.1985 Search asymmetry: a diagnostic for preattentive processing of separable features. Exp Psychol Gen. Sep;114(3):285-310.
PMID: 3161978 [PubMed - indexed for MEDLINE]
*
2007-03-25
SPSS 分散分析 2要因被験者内計画:「反復測定」を用いない方法
ひとりの被験者がすべての水準を1回ずつランダム順に経験し、全体でn人のデータがあるならば乱塊法であり、「反復測定」を利用してもよい。
しかし、ひとりの被験者のみが、各水準n回の測定をランダムに経験し全体でbn個の測定を受けたデータの場合には、ひとりの被験者がすべての水準を経験しているとはいっても、n行の行方向に対応をとることができないので、一元配置の完全無作為配置の分散分析となる。SPSSならば、基礎的な一元配置の分析であり、Excelでも可能。
なお、ひとりの被験者がひとつの水準をk回ずつ繰り返し、さらに全体でn人の被験者がいるならば、被験者ごとに各水準のk個のデータの平均値をもとめ、上記の乱塊法の処理をおこなうことが多い。Treismanらの論文もこの処理をおこなっている。また、SPSSの「反復測定」を用いない乱塊法やその他の被験者内計画の処理は別項参照(*)。
References
Treisman A, & Souther J.1985 Search asymmetry: a diagnostic for preattentive processing of separable features. Exp Psychol Gen. Sep;114(3):285-310.
PMID: 3161978 [PubMed - indexed for MEDLINE]
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2007-03-25
SPSS 分散分析 2要因被験者内計画:「反復測定」を用いない方法