ブロック因子を取り入れて誤差を小さく！乱塊法の仕組みを解説します！

[@qchan7]

分かりやすい内容。
無駄のない解説。
素晴らしいです！！
ありがとうございます✨

[@DataScienceLab.]

嬉しいコメントありがとうございます（^-^）

[@せとこうじ-w1g]

わかりやすいof the year

[@DataScienceLab.]

やったー(*^▽^*)

[@耳を澄ませば-b7r]

本日も神回でした。ありがとうございました。来月、過去問1級最新が発行されるそうです。それを使って9月の本番でリベンジします。

[@DataScienceLab.]

コメントありがとうございます（^-^）
リベンジ、応援しています！！

[@ひら-i5t]

次回、分割法の動画もアップして頂けると嬉しいです！！

[@DataScienceLab.]

次回と言うわけにはいきませんが、分割法は製作予定動画リストにあげておりますので、そのうち投稿できると思います！

[@metabomaguro]

勉強なりました

[@山中流郁斗]

コメント失礼いたします。質問です。
乱塊法と二元配置分散分析の計算過程は同じだと思うのですが、どちらでやっても結果は同じになるのですか？　よろしくお願いいたします。

[@DataScienceLab.]

ブロック因子以外の因子が1つの場合は、計算過程については、交互作用を考えない二元配置実験と結果的に同じになります。
しかし、目的は異なるので（乱塊法の目的は局所管理によって誤差分散を小さくすること）、目的に応じた実験計画の策定と結果の解釈が必要だと考えます。

[@山中流郁斗]

@@DataScienceLab. ご返信ありがとうございます。おかげで乱塊法のイメージができましたm(_ _)m
もう１つお聞きしたいのですが、乱塊法の実験方法を行い、Tukey検定でどの群間に有意差があるか調べたいとしたとき、この場合は分散分析は必要なのでしょうか？　下位検定としている論文がある一方で、他群比較の検定では分散分析は必要ないと記述されているものもあり、良く理解できませんでした。

[@DataScienceLab.]

多重比較についてのお悩みかと思いますが、『多重比較が必要かどうかは、目的と考え方による』と私は考えます。

[@山中流郁斗]

@@DataScienceLab. 分かりました。ご返信ありがとうございましたm(_ _)m　これからも動画投稿楽しみにしています。