No.10361 Re: Welchのt検定 【波音】 2009/07/13(Mon) 22:07
たとえ数式が難しく感じても，最初は例題を解析してその分析法がどういうものなのかを理解すれば，改めて理論的な説明をみて分かることもあります。
回帰分析は説明変数が連続型のみの場合：
Height = Weight （Weightは連続型）
分散分析は説明変数がカテゴリカル型のみの場合：
Height = Sex （Sexはカテゴリカル型）
で，共分散分析は説明変数に連続型とカテゴリカル型が混在している場合：
Height = Weight + Sex
共分散分析では，男性と女性それぞれに回帰直線を当てはめることでよりHeightを上手く説明できるかどうか，ということを分析しているわけです。
Height Weight Sex
1 180 73 male
2 176 70 male
3 170 65 male
4 179 80 male
5 171 69 male
6 155 53 female
7 144 50 female
8 168 66 female
9 150 51 female
10 160 60 female
---
> cov.model <- lm(Height ~ Weight + Sex)
> summary(cov.model)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 100.9550 14.2319 7.094 0.000195 ***
Weight 1.0398 0.1981 5.249 0.001188 **
Sexfemale -3.7864 3.7676 -1.005 0.348376
この場合だとSexfemaleは有意ではないので，性別ごとに異なる回帰直線を当てはめても意味がない（SexはHeightの変動を有意に説明していない）ということになります。
以上，何かの参考になれば(^_^;)
