Factorial Design (日本語)

1.9: Factorial Design

要因分析とは、分散分析(ANOVA)の統計的手続きを適用して、要因として知られる複数の独立変数による従属変数の変化を調べる実験計画のことです。 例えば、労働者の生産性の変化は、給与やスキルレベルなどの他の条件に影響されると推論することができます。

ネーミング

この科学的アプローチには、独立変数ごとに、要因の数や条件の数を示すラベルが付けられます。 上記の実験例は、2つの独立変数を含んでいるため、二元配置の要因分析と表現されます。 給与（低、中、高）とスキルセット（エントリーレベルと経験者）について考慮されたレベルの数に関して、この同じ実験は、3×2デザインとして指定され、正式には3×2要因ANOVAとして書かれます。

調査の利点

少なくとも 2 つの独立変数の効果を観察することは、より実用的で経済的なアプローチです。 これにより、別々の実験に時間と資源を費やす必要がなくなります。

ある種の研究課題では、各要因が独立して従属変数にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。 例えば、給与による労働者の生産性スコアの変化を、スキルレベルによるものと区別し、それぞれの主効果を決定することができます。 その結果、新入社員の生産性の高さが、経験豊富な社員にも当てはまる場合と当てはまらない場合があることがわかります。 同様に、低給料の従業員に見られる低い生産性は、賃金を上げても明らかにならないかもしれません。

相互作用効果とは、ある独立変数がある従属変数に与える影響が、調べられている他の要因のレベルに依存する場合に発生します。 例えば、給与が労働者の生産性に与える影響は、経験を積んだ従業員よりも新入社員の方がより顕著であることがわかります。

要因分析の意義

その柔軟性と実用性から、要因分析はあらゆる分野で最も一般的な実験計画の1つであり続けています。 例えば、最近の研究では、消費者の行動が製品の実用性と快楽性のどちらに依存するかを調査しました。 この研究では、製品の種類に加えて、製品のイメージ（クローズアップとワイドショット）も購買決定に影響を与える潜在的な要因として取り上げています。 これらの研究者はさらに、合理的アピールや感情的アピールなどの説得テクニックのタイプが影響を与えるかどうかを検討しました（Kim, Lee, & Choi, 2019）。 ヘドニック型の製品は、ワイドショット画像に感情誘導型の広告が添えられていると、より好意的な態度を得る傾向があった。 功利主義的な製品については、この2×2×2ファクショナルANOVA（別称：三元ANOVA）で逆の知見が観察されました。