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Chushi151023
- 5. 効果検証の手法と指標
帰無仮説有意検定(NHST)
例題データ
段階 よく すこし あまり まったく
人数 4 6 18 12
有意差を得るには
▶ NHST を行う際にはケース数が 620 程度あると 5%水準で有意差あり
▶ 「よく」に 4 点,「まったく」に 1 点を与えて集計した場合,平均が
2.95,標準偏差が 0.93
▶ 事後調査を行った結果,事前で「まったく」と回答した者 2 名が「あま
り」,「あまり」と回答した 2 名が「すこし」と回答した場合,平均が
3.05,標準偏差が 0.81
▶ ケース数が 580 程度で 5%水準で有意差あり
▶ 事前で「まったく」と回答した者 4 名全てが「あまり」と回答したよう
な変化
▶ この場合,平均は 3.05,標準偏差は 0.75
中四教連研究協議会 効果検証指標・現教としての研究 平成 27 年 10 月 23 日 9 / 33
- 6. 効果検証の手法と指標
効果量
NHST に関わる問題
▶ ケース数に左右されやすい
▶ 本来は抽出データに適用
▶ 差の大きさは分からない
効果量
▶ 標準化された平均値差
▶ 特定の従属変数の単位に依存しない平均値差の指標
Cohen’s d
σpooled =
√
n1s2
1+n2s2
2
n1+n2−2
によって求められたプールされた標準偏差と各々の
平均を用いて d = M1−M2
σpooled
によって求められる。
2群の分布の正規性を仮定した場合,たとえば d = 0.50 のときには,平均
の差は標準偏差の 5
10
である。
中四教連研究協議会 効果検証指標・現教としての研究 平成 27 年 10 月 23 日 10 / 33
- 7. 効果検証の手法と指標
効果量dの解釈
20 30 40 50 60 70 80
(a) d = 0.10
20 30 40 50 60 70 80
(b) d = 0.50
20 30 40 50 60 70 80
(c) d = 1.00
Figure 1: 効果量 d の大きさと分布のずれ
偏差値を求める式は z = x−¯x
SD
効果量 d = 0.10 の場合 2 群の集団の平均偏差値の差は 1
中四教連研究協議会 効果検証指標・現教としての研究 平成 27 年 10 月 23 日 11 / 33
- 9. 効果検証の手法と指標
因子分析
(a)$
(b)$
▶ 因子分析は本来,潜在変数を仮定する手法(因子が先)。
▶ 複数の変数を自動的にまとめる方法ではない。
▶ ここで挙がっている項目は「全て必要」「出来るだけ多く実施ことが
大事」なのではないのか。
中四教連研究協議会 効果検証指標・現教としての研究 平成 27 年 10 月 23 日 13 / 33