分散分析（３水準以上、多要因のデータ）

分散分析は３つ以上の平均値の差（要因の効果）や、２つ以上の要因の効果について調べる手法である。

分散分析を行なう際には、データがどのような構造をしているかを把握しておく事が大切である。
このため「要因」と「水準」の概念を理解しておく事が必要となる。

　ＳＰＳＳで分散分析を行なう場合、｢従属変数」、｢固定因子」、「変量因子」ということばが出てくる。ここでは固定因子と変量因子について説明する。

分散分析は１要因でも３水準以上、あるいは２要因以上のデータに対して用いられる。

分散分析の結果明らかになるのは「要因の効果」である。

決して「差」が明らかになるわけではない。

１要因の分散分析には、要因が被験者間要因の場合は「完全無作為法」が、要因が被験者内要因の場合
には「乱塊法」が用いられる。

基本的に１人の被験者のデータを１行に入力する。
「被験者間要因」は要因ごとに分類変数を用意し、その分類変数によってその要因の水準を指定する。たとえば３つの群がある場合、「群」という変数をつくり、その値を「統制群」、「実験群１」、「実験群２」などとする。
「被験者内要因」は、その水準数の数だけ変数を用意する。たとえば「試験時期」という被験者内要因が、「中間」と「期末」の２つの水準を持っているとすると、それぞれに対応する変数を用意する。

分散分析の実行方法には何通りかの方法があるが、ここでは最も一般的なものについて述べる。
グラフ作成や下位検定などのオプションは各自試してみること。
どんなデザインの分散分析でも［分析］→［一般線型モデル］で実行できる。ただし、ＣＲデザイン（被験者間１要因）に限って［平均の比較］→［１元配置分散分析］で実行できる。
被験者間要因のみの場合は［分析］→［一般線型モデル］→［１変量］を選び、従属変数と固定因子（群などを示す分類変数、いわゆる要因）を指定する。
被験者内要因のある場合は［分析］→［一般線型モデル］→［反復測定］を選び、最初に被験者内因子名を指定し、因子（いわゆる要因）の各水準に対応する変数を定義する。その後、被験者間要因を表す変数を指定する。

分散分析の基本についてはこの文書を参照の事。また、「完全無作為法」と「乱塊法」などの数値例と計算手順についてはこの文書を参照の事。