それでは、分散分析の手順をもう一度振り返ってみましょう。
１ 一要因の分散分析（データの種類が一つ）
F比を求める → 有意差を調べる → 有意----多重比較
→有意でない---終了
＜分散分析表＞（例）
要因
平方和
自由度
平均平方
F比
平均の差
748.63
2
374.32
12.22
偶然の差
1745.55
57
30.62
全体
2494.18
59
２ 二要因の分散分析（データの種類が二つ）
二要因の場合、被験者の割り当て方によって3種類の方法があります。
A要因、B要因の二要因の実験で、 被験者が次のように割り当てられたとします。
その一、→二要因の被験者間分散分析（前回はこれ）
A1 A2 B1 B2 B3 B1 B2 B3 村上 石井 山田 安本 今井 新谷 近藤 木村 田中 田辺 吉村 高田 加藤 清水 坂本 井上 磐城 若林 被験者はどれかひとつの条件に割り当てられます（被験者18人）
＜方法＞
主効果、交互作用のF比を求める
↓
交互作用が有意か → 有意であれば交互作用の分析、有意でなければ次。
↓
主効果が有意か → 有意であれば多重比較
↓
有意でなければ終了
＜分散分析表＞（例）
要因
平方和
自由度
平均平方
F比
要因A
50.417
1
50.417
0.838
要因B
183.750
1
183.750
3.053
A×B（交互作用）
400.417
1
400.417
6.654
偶然の差
3370.000
56
60.179
全体
59
その二、→二要因の被験者内分散分析（今回はこれ）
A1 A2 B1 B2 B3 B1 B2 B3 佐伯 佐伯 佐伯 佐伯 佐伯 佐伯 竹山 竹山 竹山 竹山 竹山 竹山 山下 山下 山下 山下 山下 山下 被験者は全条件に割り当てられます（被験者3人）
＜方法＞
主効果、交互作用、それぞれの偶然のズレを求め、それぞれのF比を求める
↓
交互作用が有意か → 有意であれば交互作用の分析、有意でなければ次。
↓
主効果が有意か → 有意であれば多重比較
↓
有意でなければ終了
＜分散分析表＞（例）
要因
平方和
自由度
平均平方
F比
個人差（S）
5756.43
14
411.17
要因A
144.62
1
144.62
2.69
S×A（要因Aの偶然のズレ）
752.63
14
53.76
要因B
156.01
1
156.01
5.32
S×B（要因Bの偶然のズレ）
411.24
14
29.32
A×B（交互作用）
99.65
1
99.65
6.64
S×A×B（偶然のズレ）
209.96
14
15.00
全体
59
その三、→二要因の混合計画
A1 A2 B1 B2 B3 B1 B2 B3 村山 村山 村山 高島 高島 高島 島田 島田 島田 橋本 橋本 橋本 川崎 川崎 川崎 倉 倉 倉 要因Aは被験者間配置。要因Bは被験者内配置。
一つは同じ被験者に割り当てられ、もう一方は異なる被験者に割り当てられるタイプです。これは、要因を被験者が持っている場合に使うとよい検定の方法です。（例えば、性別・年代等）
＜方法＞
方法は、少し違うので、次で説明します。
二要因の混合計画