メイン onewayANOVA.html   Last modified: Sep 01, 2009
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;CHARSET=EUC-JP">
<link rel="shortcut icon" href="../favicon.ico">
<title>JavaScript</title>
<script src="gxp.js">document.write("gxp.js ファイルが見つかりません??<br>")</script>
<script src="xxp.js">document.write("xxp.js ファイルが見つかりません??<br>")</script>
<script src="fxp.js">document.write("fxp.js ファイルが見つかりません??<br>")</script>
<script src="io.js">document.write("io.js ファイルが見つかりません??<br>")</script>

<script language="JavaScript">
<!--

function compareNumbers(a, b) {
//  return a - b
  if (a > b) return 1
  else if (a == b) return 0
  else return -1
}

function getmean(ng, nc, ns, means, group, datax)
{
  var i, j, gmean = 0
  for (i = 0; i < ng; i++) {
    ns[i] = means[i] = 0
  }
  for (i = 0; i < nc; i++) {
    j = group[i]
    ns[j]++
    means[j] += datax[i]
    gmean += datax[i]
  }
  for (j = 0; j < ng; j++) {
    means[j] /= ns[j]
  }
  return gmean/nc
}

function anova(ng, nc, key, group, datax, flag)
{
  var ns = new Array(ng)
  var means = new Array(ng)
  var vars = new Array(ng)
  var gmean, gvar = 0, sw = 0, sb, st, vb, vw, dfb, dfw, f, p, term1, term2, chi, zerovar = false, i, j
  if (flag == 2) {
    getmean(ng, nc, ns, means, group, datax)
    for (i = 0; i < nc; i++) {
      datax[i] = Math.abs(datax[i]-means[group[i]])
    }
  }
  gmean = getmean(ng, nc, ns, means, group, datax)
  for (j = 0; j < ng; j++) {
    vars[j] = 0
  }
  for (i = 0; i < nc; i++) {
    j = group[i]
    vars[j] += Math.pow(datax[i]-means[j], 2)
    gvar += Math.pow(datax[i]-gmean, 2)
  }
  for (j = 0; j < ng; j++) {
    sw += vars[j]
    if ((vars[j] = (ns[j] <= 1) ? 0 : vars[j]/(ns[j]-1)) == 0) {
      zerovar = true
    }
  }
  st = gvar
  sb = st-sw
  dfb = ng-1
  dfw = nc-ng
  vb = sb/dfb
  if (dfw < 1) {
    printf("各群に一個ずつのデータしかないので,分散分析はできません。\n\n")
    return
  }
  vw = sw/dfw
  if (vw <= 0) {
    if (flag == 2) {
      printf("Levene test\n  Levene の方法による等分散性の検定はできません。\n\n")
    }
    else {
      printf("分散分析はできません。データが変です。\n\n")
    }
    return
  }
  f = vb/vw
  p = fxp(f, dfb, dfw)
  if (flag == 1) {
    printf("%10s %13s %12s %15s %15s\n", "群変数の値", "データの個数", "平均値", "不偏分散", "標準偏差")
    for (j = 0; j < ng; j++) {
      printf("%10s %10i %15.6g %15.6g %15.6g\n", key[j], ns[j], means[j], vars[j], Math.sqrt(vars[j]))
    }
    printf("%10s %10i %15.6g %15.6g %15.6g\n\n", "全体", nc, gmean, gvar/(nc-1), Math.sqrt(gvar/(nc-1)))
    printf("相関比 = %g\n", sb/st)
    sep(50)
    printf("分散分析表\n\n")
    printf("%4s %10s %7s %10s %10s %9s\n", "要因", "平方和", "自由度", "平均平方", "F 値", "P 値")
    printf("%4s %10.6g %7i %10.6g %10.5f %9.5f\n", "群間", sb, dfb, vb, f, p)
    printf("%4s %10.6g %7i %10.6g\n", "群内", sw, dfw, vw)
    printf("%4s %10.6g %7i %10.6g\n", "全体", st, nc-1, gvar/(nc-1))
    sep(50)
    printf("★ 等分散性の検定 ★\n\n")
    if (zerovar == true) {
      printf("Bartlett test\n  分散が0になる群があるので,Bartlett の方法による等分散性の検定はできません。\n\n")
    }
    else {
      term1 = term2 = 0
      for (j = 0; j < ng; j++) {
        term2 += (ns[j]-1)*Math.log(vars[j])
        term1 += 1/(ns[j]-1)
      }
      chi = (dfw*Math.log(vw)-term2)/(1+(term1-1/dfw)/(3*(ng-1)))
      printf("Bartlett test\n  カイ二乗値 = %g   d.f. = %i   P 値= %.5f\n\n", chi, ng-1, xxp(chi, ng-1))
    }
  }
  else {
//    if (zerovar == true) {
//      printf("Levene test\n  分散が0になる群があるので,Levene の方法による等分散性の検定はできません。\n\n")
//    }
//    else {
      printf("Levene test\n  F 値 = %g   d.f.1 = %i   d.f.2 = %i   P 値 = %.5f\n", f, dfb, dfw, p)
//    }
    sep2(60)
  }
}

function calc(data_string)
{
  var data, nc, i, j, ng = 0
  var group = new Array()
  var datax = new Array()
  var key = new Array()
  printf("★ 一元配置分散分析 ★\n\n")
  if ((data = getdata(data_string, 2)) == false) return
  nc = data.length
  for (i = 0; i < nc; i++) {
    key[ng++] = group[i] = data[i][0]
    for (j = 0; j < ng; j++) {
      if (key[j] == group[i]) {
        if (j < ng-1) {
          ng--
        }
        break
      }
    }
    datax[i] = data[i][1]
  }
  if ((key.length = ng) == 1) {
    printf("群の数が1です。検定できません。\n")
    return
  }
  key.sort(compareNumbers)
  for (i = 0; i < nc; i++) {
    for (j = 0; j < ng; j++) {
      if (group[i] == key[j]) {
        group[i] = j
        break
      }
    }
  }
  for (j = 1; j <= 2; j++) {
    anova(ng, nc, key, group, datax, j)
  }
}
//-->
</script>
</head>

<body bgcolor="#ffffff">
<font size="+2"><b>生データに基づく一元配置分散分析と等分散性の検定</b></font> <a  href="src/onewayANOVA.html"><img src="png/src.png" width=35 height=11 alt="src" align=top></a>     Last modified: Jun 01, 2006<hr noshade><p>
<font color="#ff0000" size="+2">以下のプログラムのサポートは終了しました。自己責任でお使い下さい。</font>

<form name=Result>
<script language="JavaScript">
<!--
//-->JavaScript がサポートされていないブラウザですか?
</script>
<table><tr>
<td><input type="button" name="calcurate" value="計算開始" onClick="calc(this.form.data.value)">  </td>
<td><input type="button" name="clear" value="入力欄クリア" onClick="this.form.data.value=''">  </td>
<td><input type="button" name="clear" value="出力欄クリア" onClick="this.form.result.value=''">  </td>
<td><img src="../gra/button3.png" width=9 height=9 alt="・"> <a href="exa/onewayANOVA.html">使用法</a></td>
</tr></table>

<p>
<table><tr>
<td>入力欄<br><textarea name="data" ROWS=20 COLS=15></textarea></td>
<td>出力欄<br><textarea name="result" ROWS=20 COLS=80></textarea></td>
</tr>
<tr><td colspan=2>入力欄には,群変数と分析対象変数を1行に一対ずつの値を<a href="exa/kugirimoji.html">区切り文字</a>で区切って入力</td>
</tr></table>
</form>

<p><hr noshade>
<img src="../gra/button3.png" width=9 height=9 alt="・"> <a href="../lecture/Average/oneway-ANOVA.html">手法の解説(1)</a>  <img src="../gra/button3.png" width=9 height=9 alt="・"> <a href="../lecture/Average/Bartlett.html">手法の解説(2)</a><br>
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</body>
</html>

サブ gxp.js   Last modified: Mar 25, 2004
サブ xxp.js   Last modified: Mar 25, 2004
サブ fxp.js   Last modified: Mar 25, 2004
サブ io.js   Last modified: Mar 25, 2004

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