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ANOVAは統計的研究における比較仮説に基づいて分析を行うための「標準」ですが、比較を行うための他の方法があります。 Minitabは強力な統計ソフトウェアアプリケーションで、ベンチマークテストが含まれています。そのようなテストの1つであるTukeyテストは、データセットの平均値が異なるかどうかを評価するためのテスト結果として信頼区間（p値ではなく）を提供するという点で特に興味深いです。 Minitabでは、通常のANOVA出力と一緒にTukeyテスト出力を表示することができますが、一部のユーザーにとってはTukeyテスト出力を読んで解釈するのが難しい場合があります。
説明書
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Tukeyテスト出口がどこから始まるのかを調べます。 ANOVAの出力を上から下に読みます。 ANOVAの標準偏差出力（ "Pooled StDev"というラベルが付いている）の下に、 "Tukey 95％同時信頼区間"というテキストを示す行が表示されます。これがTukeyテスト出口の始まりです。
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「var = varがから減算された」という行を読んでください。この行で、 "var"はTukey検定で分析している変数です。たとえば、気候にまたがる気温を調べている場合、この線は「熱帯=熱帯から熱帯を引いた：」と表示されることがあります。これは、このテストの背後にある熱帯の気候は他の種類の気候と比べて気温が異なるという仮説を意味します。 Minitabが熱帯と比較する気候の種類がこの線の下にリストされます。
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「var = varがから減算された行」の下の行を読み取ります。これらの行には、 "var"と比較されている変数があります。各変数名の隣には、見出しが "lower"、 "center"、および "upper"の3つの数字のセットがあります。これらのヘッダーは、Tukey検定によって与えられた信頼区間の限界を表します。あなたはただ「より低い」と「より高い」の数について心配する必要があります。符号が同じかどうかに注意しながら、各変数のこれらの数に注意してください（つまり、最初と2番目が負である、または2番目が負であるなど、信号が下限と上限の間で変化するかどうかを調べます。その逆）
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テューキー検定の結果を決定します。与えられた変数の下限と上限でシンボルが異なる場合、テスト結果の結論は、最初の変数と2番目の変数の間に違いがないということです。それ以外の場合は、大きな違いがあります。たとえば、気候を比較している場合、変数 "desert"は "lower"から "higher"に変化しますが、 "temperate"変数は変化しません。これは、熱帯気候と砂漠気候は気温が大きく異なるのに対し、熱帯気候と温帯気候は違います。
