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Excelを使った統計解析とグラフ化入門
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Excelを使った統計解析とグラフ化入門

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2012年11月24日 …

2012年11月24日
JACET関西支部2012年度秋季大会でのワークショップ


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  • 1. 2012年度大学英語教育学会 (JACET)関西支部秋季大会 企画ワークショップ1 2012/11/24@京都産業大学Excelを使った統計解析と グラフ化入門
  • 2. 資料・リンクなどmizumot.com/lablog/?p=666実況解説,質問,苦情は,Twitter でハッシュタグ#jacetk をつけて下さい。 
  • 3. 2012年5月発売
  • 4. 執筆の方針・背景院生や初学者にもわかる本。できるだけ平易に。数式はあまり入れない。かゆいところに手が届く。効果量やメタ分析なども紹介。
  • 5. 外国語教育研究の立ち位置
  • 6. 国内外の状況(2010年)
  • 7. とうけいこわいどのようなデータをどのように分析するか知らなければ,データ収集もできない。データ収集,論文執筆前に知っておこう。
  • 8. mizumot.com/handbook
  • 9. 本日のワークショップ『外国語教育研究ハンドブック』の内容に基づき,Excelで基本的な分析と図表作成方法の紹介。Excelでカバーできない内容は,オンラインプログラムの紹介。効果量,検定力分析の紹介。
  • 10. 記述統計と推測統計
  • 11. 演習1 記述統計 (descriptive statistics) •平均値(mean: M) • 標準偏差 (standard deviation: SD) •信頼性係数 (reliability coefficient)
  • 12. M = 41.41, SD = 6.35http://hoxom-hist.appspot.com/hist.html
  • 13. 平均30点,標準偏差10点20点∼30点の間に68%
  • 14. 2.8平均2.8点,標準偏差1.2点1.6点∼4.0点の間に68%
  • 15. 演習2 t 検定•男女それぞれに平均値と 標準偏差を求める。•男女の平均値に差があるか を検定。
  • 16. 検定でしていること
  • 17. 結果の見方・報告 p < .05(0.05以下)•p < .05 であれば統計的に有意な差あり。•p > .05 であれば統計的に有意な差なし。• 書き方 t (90) = 0.09, p = .93 p=.93
  • 18. 二元配置以上の分散分析 TPR Grammer
  • 19. 二元配置以上の分散分析
  • 20. ノンパラメトリック検定
  • 21. カイ二乗検定
  • 22. ソフトの比較
  • 23. テキスト 図表の作成「ハンドブック」第21章も参照
  • 24. 図表の作成デフォルトはNG!APAをまねる右クリックで調整「神は細部に宿る」
  • 25. まずい表の例
  • 26. サンプルをまねる Nicol & Pexman (2010) の Table 3.5 (p. 23)• Table X の部分はイタリックにせず,ピリオドなし。• タイトルの語は大文字で始める。• Table head(ヘッダー) は中央揃え。• 統計記号はイタリックにする(ギリシャ文字以外)。• ヘッダ以外の最左列のみ左揃え,他は中央揃え。 Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (2010) Presenting your findings: A practical guide for creating tables (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
  • 27. サンプルをまねる Nicol & Pexman (2010) の Table 4.1 (p. 30)• 小数点以下の桁数は2桁か3桁で丸める。• p 値は正確な値を書き,p < .05 のように書かない。• p 値が0.001を下回る場合のみ,p < .001 と表記する。 Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (2010) Presenting your findings: A practical guide for creating tables (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
  • 28. 表作成その他の注意点• 論文中の表は形式を統一する。• 本文中では表の順番通り説明する。• 表は本文の説明の後に置く。• フォントは本文と同じにする。 (APA では Times New Roman, 12 points)• 省略形などは必ず Note. で説明する。
  • 29. 演習3 表の作成以下の例と同じものをExcelで作ってみてください。 Table 3.5 (p. 23) in Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (2010) Presenting your findings: A practical guide for creating tables (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
  • 30. 一般的な図の種類• 棒グラフ(bar graph)• 折れ線グラフ(line graph)• 円グラフ(pie chart)• 箱ひげ図(box plot)• 散布図(scatterplot)
  • 31. 100 棒グラフ 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Class A Class B Class C
  • 32. 10090 Class A 折れ線グラフ Class B80 Class C70605040302010 0 5 7 9 11 1
  • 33. UK, 5% 円グラフ USA, 5%South Korea, 13% Japan, 57%China, 20% N = 850
  • 34. 箱ひげ図
  • 35. 散布図
  • 36. まずい図の例
  • 37. まずい図の例75#70#65#60# CALL55#50#45#40# 10 20 40
  • 38. 某ジャーナルエディター
  • 39. サンプルをまねる Nicol & Pexman (2010) の Figure 2.4 (p. 19)• Figure X. の部分はイタリックにして,ピリオドをつける。• 図の説明(キャプション)はセンテンスにする。 Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (2010) Displaying your findings: A practical guide for creating figures, posters, and presentations (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
  • 40. サンプルをまねない Nicol & Pexman (2010) の Figure 2.8 (p. 23)• y軸(縦軸)の開始が0ではなく,省略されている形の 「省略棒グラフ」は,視覚を欺くことができてしまうの で,できるだけ使わない。• <参考>三重大学 奥村晴彦先生のブログ  「ユーレイ棒グラフ?」 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/ okumura/blog/node/2304 Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (2010) Displaying your findings: A practical guide for creating figures, posters, and presentations (6th ed.). Washington, DC: American Psychological Association.
  • 41. 図作成その他の注意点• 論文中の図は形式を統一する。• フォントはサンセリフ(Arialやゴシック体など)。• フォントは最小8,最大14ポイントで 最小と最大に4ポイント以上の差をつけない。• 本文中では図の順番通り説明する。• 図の説明は本文と同じフォント。• 他の論文からの図の転載は著作権に注意する。
  • 42. 図作成その他の注意点• 図中のタイトルやラベルは,大文字で始める。 例)Goal Orientation Mean Score  Fulfillment/Meaning of Life Averages• y軸(縦軸)はx軸(横軸)の2/3か3/4程度の 長さにする。• x軸とy軸はデータの最大値よりも大きく取る。• エラーバーが何を意味するのかを明記する。
  • 43. 演習4 図の作成以下の例と同じものをExcelで作ってみてください。 100 エラーバーはSDを示す。*** p < .001 90 *** CALL 80 *** 70 60 50 40 30 20 10 0 10 20 40
  • 44. FYI Larson-Hall, J., & Herrington, R. (2010)100 90 *** CALL 80 *** 70 60 50 40 30 20 10 0 10 20 40 OK Better
  • 45. “A picture is worth athousand p values.” (Loftus, 1993)
  • 46. 効果量と検定力分析
  • 47. 差が大きいのはどちら?
  • 48. 差が大きいのはどちら?
  • 49. 本当に差がある? N = 400 p = .46 (p < .05) たったの 2点差!
  • 50. The earth is round (p < .05) Cohen (1994) Photo by alles-schlumpf http://www.flickr.com/photos/29487767@N02/3574392846/
  • 51. 効果量統計的検定の問題- サンプルサイズが影響。- 有意差あり・なしのみの判断。- p 値は実質的な差を示さない。
  • 52. 効果量効果量(effect size)- サンプルサイズに影響されない。- 効果の大小を示す。- 実質的な差を確認できる。
  • 53. 差が大きいのはどちら? 効果量 d = 0.2 / r = 0.1 効果量 d = 0.2 / r = 0.1
  • 54. rhttp://www.statisticshell.com/html/malbowges.html no.12
  • 55. 効果量の計算http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls
  • 56. 検定力分析検定力分析(power analysis)- 本当に差がある場合に,有意差を検出することができる力。- サンプルサイズは大きすぎても,小さすぎてもダメ。
  • 57. 検定力分析検定力分析(power analysis)- 検定力(power)を大きくし,できるだけ小さなサンプルサイズで検定するために,必要なサンプルサイズを見積もる方法。
  • 58. 検定力分析のソフトG*Power3
  • 59. 推薦図書