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
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。 
2012年5月発売
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。
外国語教育研究の立ち位置
国内外の状況(2010年)
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。
mizumot.com/handbook
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。
記述統計と推測統計
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)
M = 41.41, SD = 6.35http://hoxom-hist.appspot.com/hist.html
平均30点,標準偏差10点20点∼30点の間に68%
2.8平均2.8点,標準偏差1.2点1.6点∼4.0点の間に68%
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。
検定でしていること
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...
二元配置以上の分散分析   TPR   Grammer
二元配置以上の分散分析
ノンパラメトリック検定
カイ二乗検定
ソフトの比較
テキスト  図表の作成「ハンドブック」第21章も参照
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」
まずい表の例
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。...
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,...
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 ...
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) Presen...
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)
100                       棒グラフ 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0      Class A   Class B    Class C
10090          Class A                        折れ線グラフ          Class B80          Class C70605040302010  0      5          ...
UK, 5%                        円グラフ USA, 5%South Korea,    13%                        Japan, 57%China, 20%                 ...
箱ひげ図
散布図
まずい図の例
まずい図の例75#70#65#60#                      CALL55#50#45#40#      10    20   40
某ジャーナルエディター
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。           Ni...
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...
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...
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...
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                ...
FYI          Larson-Hall, J., & Herrington, R. (2010)100 90           ***                       CALL 80                   ...
“A picture is worth athousand p values.”               (Loftus, 1993)
効果量と検定力分析
差が大きいのはどちら?
差が大きいのはどちら?
本当に差がある?     N = 400      p = .46     (p < .05)     たったの      2点差!
The earth is round (p < .05)           Cohen (1994)                    Photo by alles-schlumpf http://www.flickr.com/photos...
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。
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。
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
rhttp://www.statisticshell.com/html/malbowges.html no.12
効果量の計算http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls
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。
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。
検定力分析のソフトG*Power3
推薦図書
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
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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Excelを使った統計解析とグラフ化入門

  1. 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. 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. 3. 2012年5月発売
  4. 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. 5. 外国語教育研究の立ち位置
  6. 6. 国内外の状況(2010年)
  7. 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. 8. mizumot.com/handbook
  9. 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. 10. 記述統計と推測統計
  11. 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. 12. M = 41.41, SD = 6.35http://hoxom-hist.appspot.com/hist.html
  13. 13. 平均30点,標準偏差10点20点∼30点の間に68%
  14. 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. 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. 16. 検定でしていること
  17. 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. 18. 二元配置以上の分散分析 TPR Grammer
  19. 19. 二元配置以上の分散分析
  20. 20. ノンパラメトリック検定
  21. 21. カイ二乗検定
  22. 22. ソフトの比較
  23. 23. テキスト 図表の作成「ハンドブック」第21章も参照
  24. 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. 25. まずい表の例
  26. 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. 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. 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. 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. 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. 31. 100 棒グラフ 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Class A Class B Class C
  32. 32. 10090 Class A 折れ線グラフ Class B80 Class C70605040302010 0 5 7 9 11 1
  33. 33. UK, 5% 円グラフ USA, 5%South Korea, 13% Japan, 57%China, 20% N = 850
  34. 34. 箱ひげ図
  35. 35. 散布図
  36. 36. まずい図の例
  37. 37. まずい図の例75#70#65#60# CALL55#50#45#40# 10 20 40
  38. 38. 某ジャーナルエディター
  39. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 45. “A picture is worth athousand p values.” (Loftus, 1993)
  46. 46. 効果量と検定力分析
  47. 47. 差が大きいのはどちら?
  48. 48. 差が大きいのはどちら?
  49. 49. 本当に差がある? N = 400 p = .46 (p < .05) たったの 2点差!
  50. 50. The earth is round (p < .05) Cohen (1994) Photo by alles-schlumpf http://www.flickr.com/photos/29487767@N02/3574392846/
  51. 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. 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. 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. 54. rhttp://www.statisticshell.com/html/malbowges.html no.12
  55. 55. 効果量の計算http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls
  56. 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. 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. 58. 検定力分析のソフトG*Power3
  59. 59. 推薦図書

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