心理学における2要因分散分析の結果を記載する際、被験者間要因（Between-subjects factor）、被験者内要因（Within-subjects factor）、およびその交互作用（Interaction effect）の詳細な記載方法について解説します。特に、サンプル数が37と36の場合の記載方法についても触れます。
1. 2要因分散分析の基本
2要因分散分析（Two-Way ANOVA）は、2つの要因が結果に与える影響を検討するために用いられます。これには「被験者間要因」と「被験者内要因」が含まれ、交互作用効果を評価することで、各要因の個別効果だけでなく、両者の組み合わせによる効果も明らかにします。
ここで、3水準の分析（3×3デザイン）の場合、3つのカテゴリーにわたる要因を扱うことになります。例えば、ある心理学的な実験では、異なる治療法（要因1）と時間帯（要因2）が被験者にどのように影響を与えるかを調べることができます。
2. 被験者間要因と被験者内要因の結果の記載方法
分散分析の結果を記載する際、まずは「被験者間要因」と「被験者内要因」の主効果をそれぞれ報告します。記載の際は、F値、p値、効果量（例えば、η²やCohen’s d）を示すことが一般的です。これにより、各要因がどれほど強く結果に影響を与えたかが分かります。
例えば、被験者間要因に関して、「F(2, 34) = 4.35, p = 0.03, η² = 0.20」といった形で記載します。この場合、34は自由度であり、2は要因の水準数-1に対応します。
3. 交互作用効果の記載方法
交互作用効果がある場合、その効果も記載します。交互作用効果は、2つの要因がどのように相互に作用して結果に影響を与えるかを示します。記載方法は、例えば「F(4, 68) = 2.45, p = 0.04, η² = 0.13」のようになります。
交互作用の解釈を行う際には、プロットや追加の解析（例えば、単純効果の検定）を使うことがあります。これにより、どの特定の条件の組み合わせが有意な影響を与えたのかを明確にすることができます。
4. サンプル数が37または36の場合の記載方法
サンプル数が37や36の場合、記載方法は標準的に示されます。分散分析の結果では、自由度を求める際にサンプル数に基づく調整が必要です。サンプル数が異なる場合でも、F値、p値、効果量の記載は基本的に同様です。
サンプル数が異なる場合でも、分散分析の結果に影響を与える主な要素は変わりませんが、サンプル数が少ない場合は効果の検出力が低くなる可能性があるため、その点も考慮することが重要です。
5. まとめと注意点
2要因分散分析の結果の記載においては、要因ごとの主効果、交互作用効果、そしてそれに関連する統計量を適切に示すことが求められます。また、サンプル数が少ない場合でも、結果の解釈に対して慎重に行うことが大切です。
実際の記載例やデータ処理に関するさらなる詳細については、統計ソフトウェアの使用方法やデータの前処理に関する文献を参考にすると良いでしょう。
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