千叶大学教育学部英语科英语教育研究法セミナー2014スライド
- 4. 自己紹介 ?2005年～2011年 大阪教育大学教育学部 ?2011年～2013年 千葉大学大学院教育学研究科 ?2014年～??? 木更津工業高等専門学校人文学系講師 2005年に本田先生出会い、2013年までお世話になりました
- 18. 私の発表の流れ 統計の基礎的知識
- 19. いきなりクエスチョン 「交際相手いない若者、男性６割?女性５割」 ２０１３年版の厚生労働白書案が２６日、明らかになった。 白書案は「若者の意識を探る」というサブタイトルで、結婚や出 産?子育て、仕事に関する若者の意識などを分析した。 ?結婚については、国立社会保障?人口問題研究所の調査（２０ １０年）などで、〈１〉１８～３９歳の未婚者の９割弱が結婚願 望を抱いている〈２〉異性の交際相手も友人もいない割合は男性 で約６割、女性で約５割に上っている――との結果になったこと などを踏まえ、白書案で「結婚相手の候補となりうる交際相手が いる若者は限定的」と指摘した。 Yomiuri Online 2013年8月26日記事 http://www.yomiuri.co.jp/national/news/20130826-OYT1T00614.htm
- 21. でも実は… ! 2010年の20歳から39歳（若者）の人口は… ! ! 男性 女性 20～24 3,543,000 3,359,000 25～29 3,829,000 3,667,000 合計 7,372,000 7,026,000
- 34. 分析方法を考えず適当にデータを集めると… Garbage in, Garbage out 1.3 量的研究の流れ
- 36. ?データ収集 ?データ分析 被験者の決定、実験デザインの決定 テスト作成、実験の実施、テストの実施など 統計を使う（记述统计と推測統計） 統計に詳しい人が やさしくない 1.3 量的研究の流れ
- 44. ここで問題です！ Sonobe, Ueda &Yamane (2009)の10段階評価は 何尺度でしょう？ 1.4 データの種類
- 45. Sonobe, Ueda &Yamane (2009)の10段階評価は 何尺度でしょう？ Likert scaleは本来順序尺度だが、 間隔尺度と「みなして」統計処理を行う 1.4 データの種類
- 49. 母集団 偏った標本に対して推測統計を用いる場合 は、標本から母集団をどこまで広げて解釈 とするか、しっかりと考える必要があるで しょう（竹内?水本, 2012, p. 47） 1.5 一般化が可能とは
- 51. 私の発表の流れ 记述统计
- 53. 母集団 標本 推測 记述统计
- 57. 被験者数＝サンプルサイズ クラス １ クラス ２ クラス ３ クラス ４ クラス ５ 合計 男性の 人数 36 36 25 40 38 175 女性の 人数 6 7 17 3 5 38 合計 42 43 42 43 43 213 2. 记述统计
- 58. 指導法A 指導法B 平均 9.22 8.21 中央値 10 9 最頻値 10 10 分散 1.64 4.22 標準偏差 1.28 2.05 2. 记述统计
- 60. 2. 记述统计
- 62. M=50 SD=5 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 2. 记述统计
- 63. M=50 SD=10 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 2. 记述统计
- 64. M=50 SD=15 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 2. 记述统计
- 65. 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 2. 记述统计
- 68. 実験１ 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 English Test Score A組 M=60 SD=5 B組 M=40 SD=5 2. 记述统计
- 69. 実験２ A組 M=60 SD=20 B組 M=40 SD=20 0 20 40 60 80 100 0.000.020.040.060.080.10 English Test Score 2. 记述统计
- 71. １） ! ! 2. 记述统计
- 72. ２） Histogram of X1...... X1...... Frequency 0 2 4 6 8 10 020406080100120140 2. 记述统计
- 73. ３） 7.8$ 8$ 8.2$ 8.4$ 8.6$ 8.8$ 9$ 9.2$ 9.4$ 9.6$ 1 $ 2 $ 3 $ 4 $ Series1$ 2. 记述统计
- 74. ３） 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" 8" 9" 10" 1 " 2 " 3 " 4 " Series1" 2. 记述统计
- 79. 2. 记述统计
- 80. 2. 记述统计
- 81. 2. 记述统计
- 82. 2. 记述统计
- 95. 4.1 帰無仮説と対立仮説 帰無仮説（null hypothesis, H0） 対立仮説（alternative hypothesis, H1）
- 96. 4.1 帰無仮説と対立仮説 帰無仮説（null hypothesis, H0） 対立仮説（alternative hypothesis, H1） 男女で英語のテストの平均点に差はない 男女で英語のテストの平均点に差がある
- 99. 4.2 第1種＆第2種の過誤 研究結果 真の結果 差がない 差がある 有意差なし 正しい判断（1-α） 第２種の過誤（β） 有意差あり 第１種の過誤（α） 正しい判断（1-β）
- 108. 差があれば… 差がなければ… 0 20 40 60 80 100 0.000.010.020.030.04 English test A-B Test score 5.1.1 迟検定
- 110. 対応のない迟検定 対応のある迟検定 対応のない＝異なる２グループが ??????１つのテストを受けた場合 対応のある＝同じ１グループが ??????１つのテストを２回受けた場合 5.1.1 迟検定
- 114. →Task 8へ →Task 7へ 5.1.1 迟検定
- 115. Task7 H0:指導法間で1回目確認テストのスコアに差はない H1:指導法間で1回目確認テストのスコアに差はある 結果:指導法間で1回目確認テストのスコアに差があ るかどうか対応のない迟検定を行なった結果、有意 な差があることが明らかとなった (t(424)=5.70, p=.00) ( t(自由度)=t値, p=確率) 5.1.1 迟検定
- 120. 0 20 40 60 80 100 0.000.010.020.030.04 English test A-B Test score 5.1.2 一元配置分散分析
- 124. 「繰り返しのある」の例 A組 授業test1 授業test2 test3 分散分析と多重比較について (ハンドアウトp.10) 5.1.2 一元配置分散分析
- 125. 分散分析 A組 授業test1 授業test2 test3 多重比較 5.1.2 一元配置分散分析
- 128. Sonobe, Ueda, &Yamane (2009)は… 実験群 統制群 指導Pretest Posttest 差があった差がなかった 5.1.2 一元配置分散分析
- 133. χ2検定 適合度検定 例えば... 生徒の最も好きな教科の選択に差があるのか 国語 数学 英語 理科 社会 55 30 13 74 58 被験者数 230 5.1.3 χ2検定
- 134. χ2検定 適合度検定 名義尺度のデータを扱う検定 国語 数学 英語 理科 社会 55 30 13 74 58 5.1.3 χ2検定
- 136. χ2検定 適合度検定 期待値 同じように選択されると仮定した場合の値 つまり「差がない」と仮定した場合の値 国語 数学 英語 理科 社会 実測値 55 30 13 74 58 期待値 46 46 46 46 46 被験者数 230 5.1.3 χ2検定
- 138. χ2検定 適合度検定 実測値と期待値がどれだけ離れているかを 検定し、全体として差があるかどうか見る どこが多くてどこが少ないのかは、 多重比較を用いて分析（今回は扱わない） 5.1.3 χ2検定
- 140. χ2検定 例えば... 男女ごとで最も好きな教科の選択に違いがあるか 独立性の検定 国語 数学 英語 理科 社会 男子 11 25 6 40 16 女子 34 5 7 34 42 5.1.3 χ2検定
- 141. χ2検定独立性の検定 期待値 実測値 国語 数学 英語 理科 社会 合計 男子 11 25 6 40 16 98 女子 44 5 7 34 42 132 合計 55 30 13 74 58 230 期待値 x : 98 = 55 : 230 ??? x = (55 × 98) ÷ 230 5.1.3 χ2検定
- 143. χ2検定独立性の検定 ２つの変数（性別?好きな教科）は 関係があるかどうかを見る検定 もし関係があれば、どこかが多くなり、 どこかが少なくなるかも… →残差分析を用いて分析 5.1.3 χ2検定
- 144. →Task 10へ →Task 9へ 5.1.3 χ2検定
- 145. Task9 H0:クラス間の男子の人数に差はない H1:クラス間の男子の人数に差がある 結果:クラス間の男子の人数に差があるかど うかχ2検定を用いて分析した結果、男子の 人数に有意な差がなかった (χ2(4)=3.89, p=.42) (χ2(4)=3.89, p=.42) 自由度＝カテゴリー数?１ 5.1.3 χ2検定
- 150. 相関分析（ピアソン積率相関） ピアソン積率相関係数 r r = ± .70～1.0 強い相関あり r = ± .40～.70 中程度の相関あり r = ± .20～.40 弱い相関あり r = ± .00～.20 相関なし 5.2 関係の検定
- 151. 相関 r = .00
- 152. 相関 r = .25
- 153. 相関 r = .50
- 154. 相関 r = .75
- 155. 相関 r = .90
- 156. 相関 r = 1.00
- 160. ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 20 30 40 50 60 70 80 90 405060708090100 Scatter Plot Japanese English 5.2 関係の検定
- 161. Group M SD Diff p value Group 1 50 10 2 .374 Group 2 52 10 Group M SD Diff p value Group 1 50 10 2 .046 Group 2 52 10 8.1効果量
- 162. Group M SD Diff n p value Group 1 50 10 2 20 .374 Group 2 52 10 20 Group M SD Diff n p value Group 1 50 10 2 200 .046 Group 2 52 10 200 8.1効果量
- 163. サンプルサイズが大きいと、有意になりやすい Group M SD Diff n p value Group 1 50 10 2 200 .046 Group 2 52 10 200 8.1効果量
- 165. 52 79 59 55 61 61 76 89 45 51 68 71 63 63 69 41 43 41 51 83 36 93 51 47 39 37 71 52 26 41 70 57 38 64 58 76 48 43 28 90 54 58 58 38 38 38 42 43 47 58 78 60 68 48 40 45 50 24 68 36 Group A Group B あるテストの結果 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 166. 平均点 Group A Group B 52.1 57.1 Group B の方が優秀？ < 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 167. 「差」ではなく「重なり」を見よう 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" 8" 9" 0,10" 11,20" 21,30" 31,40" 41,50" 51,60" 61,70" 71,80" 81,90" 91,100" Group"A" Group"B" 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 168. （吉田, 1998, p. 173） 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 169. 差は同じ （吉田, 1998, p. 173） 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 171. 0" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" 8" 9" 0,10" 11,20" 21,30" 31,40" 41,50" 51,60" 61,70" 71,80" 81,90" 91,100" Group"A" Group"B" この重なりは多いの？少ないの？ 浦野研先生の日本第二言語習得学会2013年度夏季セミナー投影資料を加筆 http://www.urano-ken.com/blog/2013/08/19/j-sla2013-workshop/ 8.1効果量
- 173. Sonobe, Ueda, & Yamane (2009)の結果 2 4 6 8 10 0.00.10.20.30.40.50.6 Post-practice Evaluation 2 4 6 8 10 0.00.10.20.30.40.50.6 Pre-practice Evaluation 赤：実験群?青：統制群
- 174. Sonobe, Ueda, & Yamane (2009)の結果 2 4 6 8 10 0.00.10.20.30.40.50.6 Post-practice Evaluation 2 4 6 8 10 0.00.10.20.30.40.50.6 Pre-practice Evaluation Cohen’s d=1.18Cohen’s d=0.21
- 176. 有意確率 （α） サンプル サイズ 効果量 検定力 （1-β） 8.2検定力
- 177. 有意確率 （α） サンプル サイズ 効果量 検定力 （1-β） ５％ 80％中程度 ？ 事前の検定力分析 8.2検定力
- 179. 有意確率 （α） サンプル サイズ 効果量 検定力 （1-β） 8.2検定力
- 180. 有意確率 （α） サンプル サイズ 効果量 検定力 （1-β） ５％ ？d n 事後の検定力分析 8.2検定力