同じ被験者で実験を2回繰り返した場合の1回目のデータと2回目のデータのように、データに対応がある場合があります。対応があるデータが2つの場合は「対応のあるｔ検定」を用います。実験を3回以上繰り返した場合に1要因分散分析(参加者内要因)」を使用します。
使用するデータ：data10
1.「data10」を開き、「英語1」「英語2」「英語3」を使用変数として定義します。
2.中央上部の「回帰分析」にチェックを入れ、さらに左下の「分散分析」にチェックを入れます。
3.「目的変数」を設定します。「英語1」「英語2」「英語3」を選択し、「目的変数を投入」をクリックします。
4.「$」の右側のセルに要因名を入力します。ここでは、要因名を「音楽の効果」にしておきましょう（要因名は自由に命名できます）。
5.「主効果を全投入」をクリックします。「モデル→」に「音楽の効果」が投入されます。そして「分析実行」をクリックします。
1要因分散分析(参加者内要因)
1.「Anova」シートの「要因の効果（タイプⅢ＆平方和）」から、F値、自由度、有意確率の読み取ります。この例では、F値が6.111、自由度が2と82、有意確率が.015と読み取れます。この有意確率はp<.05ですから、この3つの平均値のどこかに有意差があるとみなせます。
2.主効果が有意だったので、Holm法による多重比較の結果をみます。「英語1」と「英語2」の間と「英語2」と「英語3」の間に有意差がみられ、「英語1」と「英語3」の間には有意差がないことが分かります。これをまとめると、「英語1・英語3」と「英語2」の間に有意差があることになります。「英語1」が「静かな音楽」、「英語2」が「音楽なし」、「英語3」が「ハードロック」という条件かでの英語の成績なので、「静かな音楽・ハードロック」と「音楽なし」の間に有意差があったことが分かりました。
3.水準ごとの平均値をみると「英語2」=「音楽なし」が59.238と他に比べて平均値が低いことが読み取れます。
レポート記述例
英語の成績に与える音楽の影響を分析するために分散分析を行った。その結果、音楽の効果が有意であった（F(2,82）=6.111, p<.05）。Holm法を用いた多重比較によれば、「静かな音楽・ハードロック」と「音楽なし」の間に有意差があり、音楽がないと英語の成績が悪くなることが分かった。