1.

= N-1 = 80-1 = 79

= (n-1)*k = (20-1)*4 = 76

= 79-76 = 3

= k-1 = 2-1 = 1

= k-1 = 2-1 = 1

=3-1-1 = 1

=

=  1540+1270+1320+1266=5396

= 5916-5396=520

= (740^2)/40+(700^2)/40-(1440^2)/80=13690+12250-25920=20

= (780^2)/40+(660^2)/40-(1440^2)/80=15210+10890-25920=180

=  520-20-180=320

= [eqn: {20} over {1}] = 20

=[eqn: {180} over {1}] = 180

= [eqn: {320} over {1}] = 320

= [eqn: {5396} over {76}] = 71

[eqn: F _{A}] = [eqn: {20} over {71}] ≈ 0.28169

[eqn: F _{B}] = [eqn: {180} over {71}] ≈ 2.53521

[eqn: {} _{}][eqn: F _{A*B}] = [eqn: {320} over {71}] ≈ 4.50704

Table 1. Mean number of crackers eaten in each treatment condition
		Fullness
		Empty stomach	Full stomach
Weight	Normal	M=22 SD=9.00	M=15 SD=8.18
	Obese	M=17 SD=8.34	M=18 SD=8.16

2.

Result
Source	SS	df	MS	F
Between treatment	520	3	-	-
-Factor A(weight)	20	1	20	[eqn: {20} over {71}] ≈ 0.28169
-Factor B(fullness)	180	1	180	[eqn: {180} over {71}] ≈ 2.53521
-A×B interaction	320	1	320	[eqn: {320} over {71}] ≈ 4.50704
Within treatment	5396	76	71	-
Total	5916	79	-	-
weight × fullness factorial design

3.

F값이 크다는 것은 통계학적으로 유의미하다고 볼 수 있는데, 위의 F값을 보면

[eqn: F _{A}] ≈ 0.28169, [eqn: F _{B}] ≈ 2.53521, [eqn: {} _{}][eqn: F _{A*B}] ≈ 4.50704로 몸무게 차이에서의 F값은 굉장히 작고 그에 비해 나머지 F값들은 크다. 그 중 F값이 가장 큰 몸무게와 포만감의 상호작용 효과가 일어날 때 null hypothesis 부정이 가능하다.

4.[eqn: F _{A}]와[eqn: F _{B}]의 값보다 [eqn: F _{A*B}]의 값이 큰 것으로 볼 때, Factor A와 Factor B가 상호작용 할 경우에 크래커 섭취 비율이 높다, 즉, 통계가 유의미 하다고 볼 수 있다.