本やネットからのメモ：2群の平均値の比較ならt-検定だが、t-検定は3群以上には適用外。
下のようなデータをCSVで用意。先頭行は項目名で、2行目以降が実際のデータ。1列目は数値データ、2列目は群の別。ファイル名を仮に「方法別成績.csv」とする。
成績,方法 89,講義 78,TBL …
Rで有用なコマンド
> 方法別成績 <- read.csv("~/Desktop/方法別成績.csv") #データ読み込み
> summary(方法別成績) #平均やNを確認
> bartlett.test(方法別成績$成績, 方法別成績$方法) #分散が全部同じか
> oneway.test(成績~方法, 方法別成績) #平均が全部同じか（デフォルトは不等分散前提）
> summary(aov(成績~方法, 方法別成績)) #平均が全部同じか（等分散限定）
> TukeyHSD(aov(成績~方法, 方法別成績)) #違うのはどれか（等分散限定）
> plot(TukeyHSD(aov(成績~方法, 方法別成績))) #違いをグラフで示す
分散が等しくないときはGames-Howell、ノンパラメトリックならスティール・ドゥワス
js-STARの1要因参加者間計画を使ってRプログラムを生成させると簡単。