F検定で有意差を判定する｜F分布表の使い方｜一元配置実験⑨

⚔️ 「F値は計算できた。でも、この数字が"当たり"なのか"ハズレ"なのか分からない…」

ここまで8つのステージを駆け抜けてきたあなた。ついにメインシナリオのラスボスとの対決です。
このステージをクリアすれば、「温度に効果があるかどうか」という最終結論が出せます。

📖 前回のあらすじ

分散分析表を完成させ、F値 = 24.0 を手に入れました。
この「24.0」という武器が、ボスを倒せるほど強いのかどうか──それを判定するのが今回のミッションです。

🎯 この記事で学べること

• F分布表の「3つの鍵」を見つける方法
• F値とボーダーラインを比較して判定する手順
• 「有意差あり」「有意差なし」それぞれの意味と対処法
• メインシナリオ完結後の「クリア後ステージ」の紹介

🔗 前回の記事をまだ読んでいない方はこちらから

🎮 RPGで例えると…

ラスボスの部屋に入るには「3つの鍵」が必要です。
この鍵がないと、ボスの防御力（合格ライン）を調べることができません。

f₁ = 要因Aの自由度 = f_A = 1

F値の「分子」に使った分散 V_A の自由度です。
今回は水準数 a = 2 なので、f_A = a − 1 = 1

f₂ = 誤差の自由度 = f_e = 4

F値の「分母」に使った分散 V_e の自由度です。
今回は f_e = N − a = 6 − 2 = 4

α = 0.05（5%）

「偶然そうなる確率が5%以下なら、偶然じゃないと判断しよう」という基準です。
一般的には 5%（α = 0.05） を使います。

🗝️ 今回の3つの鍵

🎮 RPGで例えると…

3つの鍵を使って「ボスの防御力」を調べます。
あなたの攻撃力（F値 = 24.0）がこの防御力を上回れば、勝利です！

F分布表は、行と列で検索する辞書のようなものです。

1. 列（横）を「鍵① = 1」で探す
2. 行（縦）を「鍵② = 4」で探す
3. 表の種類を「鍵③ = 0.05」で選ぶ

📋 F分布表（α = 0.05）の一部

🛡️ ボスの防御力（合格ライン）発見！

F_0.05(1, 4) = 7.71

24.0 ＞ 7.71

🎉 勝利！「有意差あり」

温度の違いは、プラスチックの強度に統計的に有意な影響を与えている！

💡 もし「有意差なし」だったら？

「敗北」しても諦める必要はありません。データ数を増やして再挑戦できます。

※ データが増えると自由度 f₂ が上がり、ボスの防御力が下がります。RPGでいうレベル上げです。

🎊 おめでとうございます！

一元配置実験のメインシナリオ、全9ステージをクリアしました！
これで「F検定による有意差判定」ができるようになりました。

📝 今日のポイント

• F分布表を引くには「3つの鍵」が必要：f₁（分子）、f₂（分母）、α（有意水準）
• 今回の鍵：f₁ = 1、f₂ = 4、α = 0.05 → 合格ライン 7.71
• F値（24.0）＞ 合格ライン（7.71）→ 有意差あり
• 「有意差なし」でも、データを増やせばリベンジ可能

🗺️ メインシナリオの軌跡（全9ステージ）

メインシナリオは完結しましたが、さらに深く学びたい方のためにクリア後ステージを用意しています。
実務で必要になったときに、いつでも戻ってきてください。

• ⑩ 母平均の区間推定
• ⑪ 母平均の差の推定
• ⑫ 交絡とは？
• ⑬ プーリングとは？
• ⑭ 有効繰り返し数
• ⑮ 最適条件の決め方

📖 クリア後ステージ⑩に進む

📗 一元配置実験シリーズ一覧