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今回の場合

平均と標準偏差はそれぞれ次のようになります。

クリスピー・辛口

平均　　79.67（79.6666…）　　標準偏差　　7.63（7.6303…）

クリスピー・普通

平均　　71.00（71.0000…）　　標準偏差　　7.12（7.1180…）

普通・辛口

平均　　72.67（72.6666…）　　標準偏差　　7.50（7.4981…）

普通・普通

平均　　74.33（74.3333…）　　標準偏差　　7.72（7.7172…）

表にすると次のようになります。

要因A	クリスピー		普通
要因B	辛口	普通	辛口	普通
データ数	15	15	15	15
平均点	79.67	71.00	72.67	74.33
標準偏差	7.63	7.12	7.50	7.72

今回は、要因が２つあるので、簡単に比べることができません。お互いの条件が組み合って、その効果を生んでいることが考えられるからです。

例えば、前回の一要因のみの分散分析の場合は、図にすると、

　このようになるのに対し、

今回の場合は、

このようになります。

そして、分析のとき、一要因は、

のズレだけに注目しました。

しかし、二要因の場合は、一つの要因の効果にもう一つの要因が影響を与えている場合があり、単純にその効果をはかることはできません。

そこで、今回のような場合、ひとつの要因によるズレと（下図）、　

二つの要因が組み合わさって起きたズレ（下図）の両方に注目する必要があります。

両方のズレを調べることで、一つの要因の単独の効果なのか、二つの要因がお互いに何らかの影響を与える効果なのかを見るのです。

ちなみに、

ひとつの要因の単独の効果を主効果といいます。

二つの要因がお互いに影響しあう効果を交互作用といいます。

そして