の続きです。
今回は、Yearが4年分ありますので、これをファクターにみたててANOVA分析をしようと思います。aov関数でANOVA分析をします。
まずは、Mitsuです。
Pr(<F)の値が1です。p値が1ということです。MitsuはYearによっては全く違いは無いということです。
perInceはp値は0.159です。0.05よりも大きいですので、perIncもYearによって違いがあるとは言えません。
perSはp値は0.00102と0.005よりも小さいです。YearによってperSは違いがあると言えます。
perLはp値は0.977です。Yearによって違いがあるとは言えないですね。
perSはYearによって違いがあるようです。Yearごとの平均値を見てみましょう。
aovでANOVA分析のオブジェクトを作っていますので、summary.lm関数でわかります。
Interceptの293.672が2009年のperSの平均値です。2011年のperSの平均値は、293.672-24.439=269.233です。2014年のperSの平均値は、293.672-19.943=273.729です。2016年のperSの平均値は、293.672-31.204=262.468です。傾向としてはperSは減少傾向ですね。
plot関数でYearごとの箱ひげ図を描きます。
こうしてみると、2009年は他とは明らかに水準が違うようです、2011年、2014年、2016年は同じくらいですね。
summary.lm関数のStd. Errorは8ぐらいですから、8の2倍、16ぐらいは差がないと有意に違ってるとは言えないですもんね。
ちょっと確認します。
testYearという名前で2009、2012.5, 2016の3つのレベルを持つファクタを作りました。
これでaov関数でやってみます。
p値は0.0003454ですからtestYearによってperSの平均値は違いがあります。
2012.5と2016を統合してみましょう。
これでまたANOVAをしてみます。
p値は0.0001569ですから有意です。2009年とその他の年度ではperSが違うということですね。
t.testでも確認できます。
mean of X が2009年度のperSの平均値で、293.6716です。これはsummary.lm関数のInterceptの値と一致しています。そして、mean of yの268.4672が2009年以外の年度のperSの平均値ですね。
今回は以上です。
