APA スタイルで一元配置分散分析結果をレポートする方法: ステップバイステップ ガイド
F 統計量、自由度、効果量などの ANOVA の結果をレポートする方法を学びます。
ハイライト
- 一元配置分散分析では、XNUMX つ以上のグループの平均間の有意な差が特定されます。
- p 値 < 0.05 は、グループ平均間の統計的に有意な差を示します。
- グループの差の大きさを測定するために、効果の大きさ (例: η XNUMX 乗 η²) を報告します。
- Tukey の HSD などの事後テストを使用して、特定のペア間の大きな違いを特定します。
- 効果量やその他の関連情報を含めることで、読者の理解が深まります。
概要
一元配置分散分析 (ANOVA) は、3 つ以上のグループの平均間に有意差があるかどうかを判断するために使用される統計手順です。
一元配置分散分析の結果を APA スタイルで記述する場合、関連する統計情報を明確かつ簡潔に報告することが重要です。
ステップバイステップ
1. 一元配置分散分析を記述します。 目的、研究課題と仮説を説明します。
2. 各グループの報告をします サンプルサイズ、グループごとの参加者数を指定します。
3. 各グループの 意味する と 標準偏差、データ分布を反映しています。
4. 報告する F統計 と 自由度 （グループ間およびグループ内）。
5. を示してください p値; 一般に、0.05 未満の値は統計的に有意であるとみなされます。
6. レポート 効果の大きさ (例: η XNUMX 乗 (η²)) を使用して、グループ間の差異の大きさを伝えます。
7. 解釈する F 統計量、自由度、p 値、効果サイズに基づく結果。
8. 含める 追加の 関連する場合、事後テストやグラフなどの情報。
🛑 データ分析で苦労するのはもうやめましょう
例
APA スタイルで一元配置 ANOVA 結果をレポートするにはどうすればよいですか?
「この研究では、60 つの指導方法がテストの成績に及ぼす影響を比較しました。 20 人の学生をランダムに XNUMX つのグループ (グループあたり n = XNUMX) に割り当てました: 従来の講義、反転授業、混合学習です。
テストの平均点と標準偏差は次のとおりです。
- 従来の講義グループ (M = 75、SD = 10)。
- 反転授業グループ (M = 85、SD = 8)。
- 混合学習グループ (M = 90、SD = 7)。
一元配置分散分析を実行して XNUMX つのグループの平均を比較しました。
一元配置分散分析により、テストの成績に対する指導方法の有意な効果が明らかになりました (F(2,57) = 15.68、p < 0.001)。 効果サイズ、η 0.36 (η²) は XNUMX であり、大きな効果を示しています。
Tukey の HSD 事後テストでは、混合学習グループが従来の講義 (p < 0.001) グループと反転授業 (p < 0.01) グループの両方よりも有意に高いスコアを示しました。 反転授業グループは、従来の講義グループよりも有意に高いスコアを獲得しました (p < 0.05)。
これらの調査結果は、混合学習が最高のテスト成績につながり、次に反転授業、そして最後に従来の講義が続くことを示唆しています。 効果量は、これらの違いが実質的に重要であることを裏付けています。「
APA スタイルで効果量をレポートするにはどうすればよいですか?
一元配置分散分析結果の統計的有意性を報告することに加えて、 効果の大きさ.
それは測定します 大きさ 独立変数 (この例では教育方法) と従属変数 (テストのパフォーマンス) の間の関係を示します。
それは次の方法を提供します 定量化する グループの平均値間の差。 これは、聴衆が結果の実際的な重要性をより深く理解するのに役立ちます。
一元配置分散分析の場合、効果量を報告するために一般的に使用される方法は次のとおりです。 η二乗 (η²).
イータ二乗 (η²) は、 合計分散比率 従属変数の分散は、独立変数の分散に起因すると考えられます。
イータ二乗 (η²) を計算したら、これらを使用できます。 ガイドライン 結果を解釈するには:
| イータ二乗 (η²) | 効果の大きさ |
|---|---|
|
0.01 – 0.059 |
S |
|
0.06 – 0.139 |
M |
|
0.14以上 |
L |
ご注意: これらのガイドラインは厳密なしきい値ではありませんが、研究者が発見の実際的な重要性を解釈するのに役立つ一般的な参照として使用する必要があります。
一元配置分散分析結果の効果量を APA スタイルでレポートするには、論文の結果セクションにイータ二乗 (η²) 値を含めることができます。 Fまたは例:
「その結果、テストの成績に対する指導方法の有意な効果が明らかになりました (F(2,57) = 15.68、p < 0.001)。 η 0.36 乗 (η²) として計算された効果サイズは XNUMX であり、大きな効果を示しています。「
By 報告 結果の統計的有意性と効果の大きさを確認することで、テストされた変数間の関係を聴衆に完全に理解させることができます。
まとめ：
効果的に 報告 APA スタイルの一元配置分散分析の結果は、調査を実施し、その結果を聴衆に伝えるために非常に重要です。
段階的に進めていくことで、 ガイドライン この記事で提供されているように、関連する統計情報を明確かつ簡潔に提示できます。
この 伴う 一元配置分散分析の目的を概説し、各グループの 記述統計 およびサンプル サイズ、F 統計量と p 値の提示、結果の解釈、事後検定などの追加の関連情報について議論します。
さらに、報告することが重要です。 効果の大きさ これは、調査対象の変数間の関係の強さを伝えるためです。
これらの要素を結果セクションに組み込むと、読者は包括的でバランスのとれた情報を得ることができます。 理解する 最終的には研究の厳密さと信頼性に貢献します。
一元配置分散分析に関するよくある質問
Q1: 一元配置分散分析とは何ですか? 一元配置分散分析は、単一の独立変数に基づいて XNUMX つ以上のグループの平均間に有意差が存在するかどうかを判断するために使用される統計ツールです。
Q2: 一元配置分散分析をいつ使用するかをどのように決定すればよいですか? XNUMX つ以上の水準 (グループ) を持つ XNUMX つの独立変数と、グループ平均を比較する XNUMX つの連続従属変数がある場合は、一元配置分散分析を使用します。
Q3: 一元配置分散分析の F 統計量とは何ですか? F 統計は、一元配置分散分析におけるグループ内の分散に対するグループ間の分散比を測定します。 これは、グループ平均間で観察された差が有意であるかどうかを判断するのに役立ちます。
Q4: 一元配置分散分析の p 値とは何ですか? p 値は、グループ平均間で観察された差が偶然に発生した可能性がある確率を表します。 p 値 < 0.05 は、グループ平均間の統計的に有意な差を示します。
Q5: APA スタイルで一元配置分散分析の結果をレポートするにはどうすればよいですか? 目的、サンプルサイズ、各グループの記述統計量、F 統計量、自由度、p 値、効果量、解釈、および事後テストなどの追加の関連情報を報告します。
Q6: 一元配置分散分析の効果量はどれくらいですか? 効果量は、独立変数と従属変数の間の関係の力を測定します。 一元配置分散分析では、η XNUMX 乗 (η²) が効果量の一般的に使用される尺度です。
Q7: 一元配置分散分析で効果量を解釈するにはどうすればよいですか? イータ二乗 (η²) の範囲は 0 ～ 1 で、0.01 ～ 0.059、0.06 ～ 0.0139、0.14 以上の値はそれぞれ小、中、大の効果サイズを表します。
Q8:事後テストとは何ですか?いつ使用する必要がありますか? 有意な一元配置分散分析結果の後、事後検定を実行して、有意差のある特定のグループのペアを特定します。 グループが XNUMX つ以上ある場合は、Tukey の HSD などの事後テストを使用します。
Q9: 非正規データに対して一元配置分散分析を使用できますか? 一元配置分散分析は、正規分布からの中程度の偏差に対しては頑健です。しかし、データが非常に非正規であったり、順序データであったりする場合は、次のような非パラメトリックな代替法の使用を検討してください。 クラスカル・ウォリス検定.
Q10: 一元配置分散分析と t 検定の違いは何ですか? t 検定は 3 つのグループの平均を比較するために使用され、一元配置分散分析は XNUMX つ以上のグループの平均を比較するために使用されます。 どちらの検定も、グループ平均間に有意差があるかどうかを評価します。
探求 無料 最近リリースされたデジタルブックのサンプルを入手して、あなたの可能性を最大限に引き出してください。
高度な機能に没頭する データ分析 技術を習得し、最適なサンプルサイズを決定する技術を習得し、結果を効果的、明確、簡潔に伝える方法を学びます。
リンクをクリックすると、知識の宝庫が開かれます。 応用統計学: データ分析.
