つづきです。
実際に，交互作用が有意であったときに，次にどんな分析を行うかを説明しよう。
単純主効果の検定，というのを行います。例えば，要因Ａの１水準a1において，要因Ｂの水準間の差があるのかどうかを検定するというわけです。
数式は以下の板書の通り。
単純主効果の検定においても，平方和SSを求めて，自由度dfで割って平均平方MSを算出するのは同じ。平均値の表を使うのが，メインの分散分析と異なるところ。
まず，要因Ｂの各水準における，要因Ａの単純主効果の数式。自由度はＡの水準数マイナス１となる。
例で青字であげたように，b1におけるＡの単純主効果を検討したいときは，平均値の表からb1の列の平均値を使い，板書のように計算する。
次ね。
こんどは，要因Ａの各水準における，要因Ｂの単純主効果の数式。
同じく例を青字であげたが，例えばa1におけるＢの単純主効果を検討したい場合，板書04-03の平均値の表から，a1の行にある平均値に基づいて計算していく。こちらの自由度は，Ｂの水準数マイナス１となる。
青ざめなくてもExcelで計算するんだから心配する必要はないのだ。
さて，その後は……
平均平方MSの計算。各水準のSSを自由度で割る。
※自由度(p-1)は，先ほどの板書では要因Ａの水準数との関連で(a-1)になってます。自由度(q-1)は要因Ｂの水準数との関連で(b-1)になっています。申し訳ない。
各水準の単純主効果は，それぞれFの値を計算することで検定できる。F値は，単純主効果で計算した平均平方MSを分子，メインの分析で用いた誤差項MSwを分母に用いて比を計算する。
「分子自由度」「分母自由度」はわかるね。計算できたら，Fの表を見て，有意かどうかを判定しよう。
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
