使い方
- データを 3 列に並べます。因子 A の水準、因子 B の水準、値の順で、1 行に 1 観測、1 行目に名前を入れます。
- まず交互作用の行を見ます。p < 0.05 なら、一方の要因の効果がもう一方の要因によって変わります。
- 交互作用が有意なら、セル平均と交互作用プロットで解釈します。有意でなければ主効果を報告します。
- 各効果の APA 形式の行をコピーします。
オプションの説明
- タイプ III 平方和
- 各効果を、ほかの効果を調整したうえで検定します。セルごとの人数が違っても、順序に左右されません。SPSS の「1 変量」の初期設定です。
- 偏 η²
- 効果の平方和 ÷（効果の平方和 + 誤差の平方和）。ほかの効果を除いたあとに、その効果で説明できる分散の割合です。目安は 0.01 が小、0.06 が中、0.14 が大。
- セルごとの値が 1 つのとき
- 交互作用は推定できないので、主効果だけのモデル（繰り返しのない二元配置分散分析）を当てはめます。
計算例
サンプルは、因子 A が 3 水準（a1、a2、a3）、因子 B が 2 水準（b1、b2）で、セルごとに 3 つの値があります。
| 要因 | 平方和 | 自由度 | F | p | 偏 η² |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 27.0 | 2 | 13.50 | 0.0008 | 0.69 |
| B | 60.5 | 1 | 60.50 | < 0.001 | 0.83 |
| A × B | 13.0 | 2 | 6.50 | 0.012 | 0.52 |
| 誤差 | 12.0 | 12 |
セル平均：
| A \ B | b1 | b2 |
|---|---|---|
| a1 | 5 | 7 |
| a2 | 6 | 9 |
| a3 | 6 | 12 |
交互作用は有意です（p = 0.012）。b2 は b1 より、a1 では 2 点高く、a3 では 6 点高くなっています。交互作用プロットでも、線が右に向かって開いています。そのため B の効果は、A の水準ごとに分けて説明する必要があります。
APA 形式：A × B の交互作用、F(2, 12) = 6.50, p = .012, ηp² = .52。
よくある質問
Excel のデータが表（行が A、列が B）になっています。どう変換しますか？
先に縦持ち形式に変換します。1 行に 1 つの値を置き、最初の 2 列にその A と B の水準を入れます。Excel では、Power Query の「列のピボット解除」でできます。
交互作用が有意とはどういうことですか？
一方の要因の効果が、もう一方の要因の水準によって変わるということです。たとえば、新しい指導法で男子の得点は 10 点上がるのに、女子は 2 点しか上がらない場合です。主効果を 1 つだけ報告せず、効果を水準ごとに分けて説明してください。
SPSS や R と結果は一致しますか？
SPSS（一般線形モデル → 1 変量）とは一致します。SPSS は初期設定でタイプ III を使います。R の aov() はタイプ I で、セルの人数が違うと結果が変わります。合わせるには、総和が 0 になる対比を指定して car::Anova(type = 3) を使ってください。
反復測定にも使えますか？
使えません。観測値が互いに独立であることを前提にしています。同じ人を繰り返し測ったデータには、反復測定の分散分析が必要です。
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