js-STARの2要因分散分析結果の見方｜ns・+・**など有意差記号の意味を解説

2要因分散分析を行うと、結果表には「ns」「+」「*」「**」などの記号が表示されます。これらの記号は統計的な有意性を表していますが、それぞれが何を意味しているのか分かりにくいことがあります。

特にjs-STARのAnalysis of AxB Interactionでは、単純主効果の結果として「+」という表示が出る場合があります。この記事では、2要因分散分析の結果表の読み方と、「ns」や「+」などの記号が示している意味について、具体例を交えながら解説します。

2要因分散分析で確認するポイント

2要因分散分析では、2つの独立変数（要因）が従属変数にどのような影響を与えているかを調べます。例えば、A要因として「学習方法」、B要因として「学習時間」、従属変数として「テスト得点」を設定するような分析です。

分析では主に「Aの主効果」「Bの主効果」「A×Bの交互作用」を確認します。交互作用とは、片方の要因の効果が、もう片方の要因の条件によって変化することを意味します。

js-STARの結果表では、さらに詳しく条件ごとの効果を見るために単純主効果分析（simple effect analysis）の結果が表示されます。

js-STARでは、検定結果を記号で表示しています。これらはp値（有意確率）の大きさを表しています。

つまり、「ns」は統計的に明確な差が確認できなかったことを示し、「+」は完全に有意とは言えないものの、差が存在する可能性がある傾向を示しています。

Analysis of AxB Interactionで表示される「+」は、「効果がある」と断定する意味ではありません。正確には「有意傾向が認められる」という意味です。

例えば、A at B2の結果が以下のようになっている場合を考えます。

A at B2: F=4.38　+

これは、B2という条件の中でAの違いによる差を検定した結果、通常の有意水準5％には届かなかったものの、差がある方向に近い結果だったことを示しています。

研究分野によって扱いは異なりますが、「+だから効果がある」と結論づけるのではなく、「効果がある可能性が示されたため、追加検討が必要」と解釈するのが一般的です。

2要因分散分析では、交互作用が有意だった場合、どの条件で差が生じているのかを確認するために単純主効果を調べます。

例えば、A at B1とは「BがB1の条件に固定された場合、Aの違いによって差があるか」を調べています。

今回のような結果では、A at B1はnsなのでB1条件ではAによる差は確認できません。一方、A at B3は**なので、B3条件ではAによる明確な差があると考えられます。

つまり、Bの条件によってAの効果が変化している可能性があり、これが交互作用の具体的な内容になります。

有意差記号だけを見て判断するのではなく、F値や自由度、p値、平均値の変化も合わせて確認することが大切です。

例えば「+」という結果でも、平均値を見ると大きな差があり、サンプル数が少ないために有意にならなかった可能性があります。逆に、わずかな差でも人数が多ければ有意になる場合があります。

そのため、論文やレポートでは「+が出たから効果がある」と書くのではなく、「有意傾向が認められた」と表現することが適切です。

js-STARの2要因分散分析結果に表示される「+」は、統計的に有意な差とは言い切れないものの、有意になる傾向が見られることを意味します。

「ns」は差が確認できない、「+」は有意傾向、「*」「**」は明確な有意差を示しています。特にAnalysis of AxB Interactionでは、条件ごとの単純主効果を確認し、どの条件で要因の影響が現れているのかを読み取ることが重要です。

2要因分散分析は記号だけを見るのではなく、交互作用の意味や各条件での変化を合わせて考えることで、結果を正しく解釈できるようになります。