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一元配置分散分析（F 検定） oneway.test 注：F 検定という略称は使わない方がよい *機能 2 つ以上（通常は 3 つ以上）の正規母集団からの標本平均値が等しいかどうか検定する。分散は必ずしも等しくなくてよい。~ *使用法 oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal = FALSE) *引数 formula 「左辺値 ~ 右辺値」の形をしたモデル式 左辺値は平均値を検定する数値変数 右辺値は群の水準をを表す変数 必ずしも factor でなくてもよいようだが，他の関数との関連もあるので，factor にしておくのが無難 data モデル式に出てくる変数がデータフレームに含まれる場合は，それを含むデータフレーム名 subset オプション。観察データのサブセット na.action データに NA が含まれるときに適用される関数（注） デフォルトは getOption("na.action") により示されるもの（通常は na.omit 関数） var.equal 等分散を仮定する場合に TRUE を指定する（教科書に多く取り上げられている方法） デフォルトは FALSE になっているので注意が必要（独立二標本のときの Welch の方法の拡張） 注：[[超訳：NAの扱い]] *戻り値 $ statistic : F 統計量 $ parameter : 自由度（var.equal=FALSE の場合は小数自由度になることがある） $ p.value : P 値 $ method : 検定の種別 $ data.name : データの記述 *例 > x <- c(1,2,3,2,1,2,3,4) # 8 個のデータ > y <- c(2,1,2,3,2,2,1) # 7 個のデータ > z <- c(3,2,1,2,3,4,5) # 7 個のデータ > d <- c(x, y, z) # 一つにまとめる > d [1] 1 2 3 2 1 2 3 4 2 1 2 3 2 2 1 3 2 1 2 3 4 5 > g <- factor(rep(1:3, c(8, 7, 7))) # グループを表す factor を作る > g [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 # 数値データのように見えるが実は factor > oneway.test(d ~ g) # デフォルトでは等分散を仮定しない検定 One-way analysis of means (not assuming equal variances) data: d and g F = 1.5355, num df = 2.000, denom df = 11.848, p-value = 0.2553 > oneway.test(d ~ g, var.equal=TRUE) # 普通の教科書に載っている等分散を仮定する検定 One-way analysis of means data: d and g F = 1.5935, num df = 2, denom df = 19, p-value = 0.2292
