一般線形モデルの前提

独立性:一人から2回データを取って、それを「別人の」二人分のデータ扱いをしてはいけない。   分散の均一性 誤差の正規性 線形性   正規分布になってないデータは、変換する。  平方根変換(ポアソン分布もこれで対応可) …

説明変数が二つになった場合

因果間関係を考えた場合、どちらの変数(もしくは両方)が、(よりよく)「説明」できるか、という問題になる。   ある要因だけを考えて分析して、有意な結果が出なかった場合、他の要因も考慮に入れることで、分析の結果が違ってくる…

一般線形モデル

分散分析も回帰分析も一般線形モデルの一形式としてまとめられる。 違いは、説明変数が、 分散分析はカテゴリカル型変数、 回帰分析は連続型変数、というだけ。 「問い」は「従属変数は説明変数の影響を受けるか」(関連しているかど…