はい，こんにちは(_ _)
統計法３の２回目，授業名略して話すね。
今日から，２要因分散分析～
統計法１・統計法２みたいに，計算機使って手計算，なんてしないから，少しはラクなはず。
板書，２要因というのは何でしょう？
独立変数が２つ，ということです。
板書のように，言葉だけで説明すると，一方の要因の各々の水準と，他方の要因の各々の水準とを，組み合わせて吟味する計画，ということです。
これを要因計画といいます。
具体例を思い出そう。年度後期の「心理学基礎実験実習２」の最後の課題で行った，「ミュラー＝リヤー錯視」の実験が２要因計画の代表例だ。
この実験，独立変数は，
測定方法：上昇系列・下降系列の２水準
矢羽の鋏角：６０度・１２０度・１８０度・２４０度・３００度の５水準
従属変数はＰＳＥ（主観的等価点）あるいは錯視量だったね。
錯視量の比較を行う際に，分散分析を使ったけれど，２要因の水準どうしの組み合わせである２×５＝１０通りの平均値が比較されたはずだ。
この実験は，独立変数がどちらも被験者内要因（ウィズイン・参加者内要因）だった。みなさんは，１０通りの組み合わせ条件のすべてについて，主観的等価点をそくていしたはずだ。
他にも，両側性転移を測定する，鏡映描写の実験でも，２要因計画が組まれていたことを思い出そう。（こちらは，利き手条件・非利き手条件・統制条件の練習条件の要因と，試行の要因との２要因だった。）
２要因計画を，一般化して記号で表現すると，板書の通りとなる。
一方の要因名をＡ，他方の要因名をＢ，水準の名前を小文字（ａ，ｂ）と添え字で表現した。２要因においては，要因の水準間で組み合わせが生じることになる。組み合わせの１つを「１つのセル」「１つの細胞」というふうに表現する。
記号で表現することが多くなるから，具体的なデータ分析の中で，記号が何を，どこを指し示しているのか，迷子にならないようにしよう。迷子にならなければ，記号そのものは覚えなくてもよろしい。
とりあえず ひとくぎり
＜教科書＞
小塩真司 (2018). SPSSとAmosによる心理・調査データ解析：因子分析・共分散構造分析まで 東京図書
＜文献＞
森敏昭・吉田寿夫（編著） (1990). 心理学のためのデータ解析テクニカルブック 北大路書房
山内光哉 (1998). 心理・教育のための統計法［第２版］ サイエンス社
