問題一覧
1
対応のある2条件の平均値の比較では、対応のあるt検定を使っても、対応のある要因の分散分析を使っても、検定結果は同じである。
⭕️
2
被験者内要因では、すべての水準に同じ被験者が実験に参加する。
⭕️
3
被験者間要因では、それぞれの水準に異なった被験者が実験に参加する。
⭕️
4
被験者間要因では、すべての水準に同じ被験者が実験に参加する。
❌
5
被験者内要因では、それぞれの水準に異なった被験者が実験に参加する。
❌
6
単純主効果とは、1要因デザインの場合の主効果である。
❌
7
単純主効果とは、水準数が2個の場合の主効果である。
❌
8
交互作用効果が有意であったとき、どのような交互作用が発生しているのかを詳しく調べるなめに単純主効果の検定を使うことができる。
⭕️
9
主効果が有意であった時わどの水準の間に差があるのかを判断するために多重比較を使うことができる。
⭕️
10
主効果が有意であった時、どの水準の間に差があるのかを判断するために単純主効果の検定を使うことができる。
❌
11
1要因デザインで用いる分散分析には、対応のある要因の分散分析を用いる。
⭕️
12
被験者内1要因デザインの分散分析では、対応のある要因の分散分析を用いる。
❌
13
被験者間1要因デザインの分散分析では、通常は対応のない要因の分散分析を用いる。
⭕️
14
被験者間デザインの場合でも、ブロック化を行なっている場合は、対応のある分散分析を用いるのが適切なことがある。
⭕️
15
2要因デザインの分散分析では、要因それぞれに対応がある要因か、対応のかい要因を正しく使い分ける必要がある。
⭕️
16
分散分析とは、条件や群の間で分散の大きさを比較する方法である。
❌
17
分散分析は3条件以上の間の平均の比較を行う方法であり、2条件間の平均の比較を行うことはできない。
❌
18
2条件間の平均の比較には分散分析ではなく、t検定を使わなければならない。
❌
19
1要因3水準の分散分析で，要因の効果が有意であるとする。このとき、３つの水準の全ての組み合わせの間に有意な差があると考えられる。
❌
20
1要因分散分析の帰無仮説は「すべての群で母平均が等しい」である
⭕️
21
効果量η^2は要因による従属変数の分散説明率を表している。
⭕️
22
効果量η^2の取りうる範囲は0≦η^2≦1である
⭕️
23
分散分析では、独立変数のことを水準と呼ぶ。
❌
24
分散分析では、従属変数のことを要因と呼ぶ。
❌
25
分散分析とは、1つまたは複数の因子の異なる水準が特性値の平均にもたらす差の有無を調べる分析手法
⭕️
26
分散分析では、F値が基準以上に大きい場合、要因の効果が有意と判断される。
⭕️
27
3水準以上の分散分析で要因の効果が有意と判断された場合、どの水準間に差があるかを判断するために多重比較を使用する。
⭕️
28
2群の平均値の比較を行う場合は、分散分析を使うよりもt検定を使う方が検定力が高い。
❌
29
分散分析は3群の比較を行うための方法である。4群の比較では使用できない。
❌
30
共分散分析は，複数の変数どうしの因果関係を同時に分析できる統計手法である。
❌
31
共分散分析は，変数間の共変関係（相関関係）を分析する統計手法である。
❌
32
共分散分析は，質的な独立変数（要因）と量的な独立変数の効果を同時に扱う統計手法である。
⭕️
33
2群の平均値の比較を行う場合は，分散分析を使うよりもt検定を使う方が検定力は高い。
❌
34
分散分析では，F値の値が基準以上に大きい場合に要因の効果が有意と判断される。
⭕️
35
効果量η^2は，要因による従属変数の分散説明率を表している。
⭕️
36
効果量η^2の値が取り得る範囲は、0≦η^2≦1である。
⭕️
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1
対応のある2条件の平均値の比較では、対応のあるt検定を使っても、対応のある要因の分散分析を使っても、検定結果は同じである。
⭕️
2
被験者内要因では、すべての水準に同じ被験者が実験に参加する。
⭕️
3
被験者間要因では、それぞれの水準に異なった被験者が実験に参加する。
⭕️
4
被験者間要因では、すべての水準に同じ被験者が実験に参加する。
❌
5
被験者内要因では、それぞれの水準に異なった被験者が実験に参加する。
❌
6
単純主効果とは、1要因デザインの場合の主効果である。
❌
7
単純主効果とは、水準数が2個の場合の主効果である。
❌
8
交互作用効果が有意であったとき、どのような交互作用が発生しているのかを詳しく調べるなめに単純主効果の検定を使うことができる。
⭕️
9
主効果が有意であった時わどの水準の間に差があるのかを判断するために多重比較を使うことができる。
⭕️
10
主効果が有意であった時、どの水準の間に差があるのかを判断するために単純主効果の検定を使うことができる。
❌
11
1要因デザインで用いる分散分析には、対応のある要因の分散分析を用いる。
⭕️
12
被験者内1要因デザインの分散分析では、対応のある要因の分散分析を用いる。
❌
13
被験者間1要因デザインの分散分析では、通常は対応のない要因の分散分析を用いる。
⭕️
14
被験者間デザインの場合でも、ブロック化を行なっている場合は、対応のある分散分析を用いるのが適切なことがある。
⭕️
15
2要因デザインの分散分析では、要因それぞれに対応がある要因か、対応のかい要因を正しく使い分ける必要がある。
⭕️
16
分散分析とは、条件や群の間で分散の大きさを比較する方法である。
❌
17
分散分析は3条件以上の間の平均の比較を行う方法であり、2条件間の平均の比較を行うことはできない。
❌
18
2条件間の平均の比較には分散分析ではなく、t検定を使わなければならない。
❌
19
1要因3水準の分散分析で，要因の効果が有意であるとする。このとき、３つの水準の全ての組み合わせの間に有意な差があると考えられる。
❌
20
1要因分散分析の帰無仮説は「すべての群で母平均が等しい」である
⭕️
21
効果量η^2は要因による従属変数の分散説明率を表している。
⭕️
22
効果量η^2の取りうる範囲は0≦η^2≦1である
⭕️
23
分散分析では、独立変数のことを水準と呼ぶ。
❌
24
分散分析では、従属変数のことを要因と呼ぶ。
❌
25
分散分析とは、1つまたは複数の因子の異なる水準が特性値の平均にもたらす差の有無を調べる分析手法
⭕️
26
分散分析では、F値が基準以上に大きい場合、要因の効果が有意と判断される。
⭕️
27
3水準以上の分散分析で要因の効果が有意と判断された場合、どの水準間に差があるかを判断するために多重比較を使用する。
⭕️
28
2群の平均値の比較を行う場合は、分散分析を使うよりもt検定を使う方が検定力が高い。
❌
29
分散分析は3群の比較を行うための方法である。4群の比較では使用できない。
❌
30
共分散分析は，複数の変数どうしの因果関係を同時に分析できる統計手法である。
❌
31
共分散分析は，変数間の共変関係（相関関係）を分析する統計手法である。
❌
32
共分散分析は，質的な独立変数（要因）と量的な独立変数の効果を同時に扱う統計手法である。
⭕️
33
2群の平均値の比較を行う場合は，分散分析を使うよりもt検定を使う方が検定力は高い。
❌
34
分散分析では，F値の値が基準以上に大きい場合に要因の効果が有意と判断される。
⭕️
35
効果量η^2は，要因による従属変数の分散説明率を表している。
⭕️
36
効果量η^2の値が取り得る範囲は、0≦η^2≦1である。
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