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| コーヒーの種類＼人 | A | B | C | D |
|---|---|---|---|---|
| グアテマラ | 75,80,77 | 60,62,64 | 55,57,58 | 60,61,64 |
| マンデリン | 77,75,76 | 63,62,65 | 60,57,61 | 58,59,61 |
| ハワイコナ | 78,79,77 | 61,63,58 | 60,61,65 | 62,63,60 |
| インドモンスーン | 80,81,76 | 65,64,62 | 61,62,60 | 64,63,61 |
| キューバ | 74,73,75 | 61,58,59 | 64,58,59 | 65,62,64 |
上の表は，4人の人にコーヒーを飲んでもらってから，単純計算のテストを3回ずつ受けてもらったときの得点である（架空のデータである）。このテストの得点について，個人差があるか，コーヒーの種類による影響があるか，人によってコーヒーの種類の得点への影響が異なるか（交互作用効果があるか）を二元配置分散分析せよ。
プログラムはtsuika.Rとしてダウンロードできる。
carライブラリのAnova関数により，Type IIの平方和を使って実行した結果は以下の通りである（このデザインはセルごとの繰り返し数が3回ずつと揃っているので，ふつうにaov関数を使って分析しても結果は同じである）。
Anova Table (Type II tests)
Response: X
Sum Sq Df F value Pr(>F)
CS 46.17 4 3.1912 0.022939 *
P 2814.32 3 259.3840 < 2.2e-16 ***
CS:P 119.43 12 2.7519 0.008103 **
Residuals 144.67 40
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
すべての効果が5%水準で有意なので，個人差もあり，コーヒーの種類による影響もあり，人によってコーヒーの種類の得点への影響も異なるといえる。