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[HSP]

08. 学習効果の分析：学習の前後における平均点の推移

• 08. 学習効果の分析：学習の前後における平均点の推移
• 08.1 3回のテスト
• 参考例: マルチメディアCALL教材の学習効果を調べた例
• 差があるかどうか
• 08.2 平均の差の検定：分散分析
• 08.3 分散分析のタイプ
• 要因の数とデータの性質の組み合わせ
• 08.4 分析の手順
• 08.5 分析のタイプの例
• 08.6 先ほどの例のタイプは？
• 08.7 分散分析の流れ
• 08.8 「多重比較」
• ３水準（条件）以上の有意な主効果もしくは交互作用があるか
• 08.9 具体的な分析プログラム
• R
• js-STAR
• 08.10 参考
• ANOVA君の使い方
• 分散分析
• 反応時間の分析
• GLMMでの分析へ

 08.1 3回のテスト

1. 事前テスト
2. 事後テスト
3. 遅延事後テスト

参考例: マルチメディアCALL教材の学習効果を調べた例

杉浦・岩崎（2003）日本語学習者のための擬音語・擬態語学習用マルチメディアCALL教材の改善に向けて
http://www.gsid.nagoya-u.ac.jp/bpub/research/public/forum/23/01.pdf

• 教材に含まれていて学習した項目（実験項目群）
• 教材に含まれていなかった項目（統制項目群）
• 学習の事前・事後・遅延で、成績に差があるか。

差があるかどうか

1. 実験項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？
2. 統制項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？
3. 実験項目群と統制項目群とで、事前・事後・遅延の成績に差があるか？

 08.2 平均の差の検定：分散分析

• 「分散」（バラツキ）を分析する
• データの「バラツキ」が、何らかの理由（要因）によるものなのか、偶然の誤差なのかを判定する。
• 「要因」の数により、「一要因」から「三要因」まである。
• 集めたデータが、一人の被験者からとった複数のデータ（「被験者内」） なのか、複数の被験者からとったデータ（「被験者間」）なのかを区別する。

• 要因が複数ある場合は、「混合」（被験者内と被験者間）の場合もある。

 08.3 分散分析のタイプ

要因の数とデータの性質の組み合わせ

   Ａｓ(１要因参加者間)
   ｓＡ(１要因参加者内)

   ＡＢｓ(２要因参加者間)
   ＡｓＢ(２要因混合)
   ｓＡＢ(２要因参加者内)

   ＡＢＣｓ(３要因参加者間)
   ＡＢｓＣ(３要因混合)
   ＡｓＢＣ(３要因混合)
   ｓＡＢＣ(３要因参加者内)

 08.4 分析の手順

1. 分析のタイプを決める。
   1. 要因はいくつあるか
   2. それぞれの要因は「被験者内」か「被験者間」か
   3. それぞれの要因に「水準」はいくつあるか
2. 分析にタイプに合わせてデータを整形する。
3. データを読み込む。
4. 分析のタイプに合わせて、コマンドを実行する。

 08.5 分析のタイプの例

• トレーニングをする前と後で成績が上がるか（一要因・被験者内・二水準）
• トレーニングをする前と後、そして、しばらくしてからも効果が残るか（一要因・被験者内・三水準）
• 文学部、工学部、理学部で、英語の成績に差があるか（一要因・被験者間・三水準）
• 漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で読む時間に差があるか（一要因・被験者内・二水準）

• 漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で、実在する語と実在しない語とで、読む時間に差があるか（二要因・被験者内・２×２）
• 漢字の画数が多い熟語と少ない熟語を読むときに、日本語母語話者と学習者とで差があるか（二要因・混合・２×２）
• 漢字の画数が多い熟語と少ない熟語で、実在する語と実在しない語とで、日本語母語話者と学習者とで読む時間に差があるか（三要因・混合・２×２×２）

 08.6 先ほどの例のタイプは？

1. 実験項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？

　　一要因・被験者内・3水準

1. 統制項目群について、事前・事後・遅延の成績に差があるか？

　　一要因・被験者内・3水準

1. 実験項目群と統制項目群とで、事前・事後・遅延の成績に差があるか？

　　二要因・被験者内・3水準

• 注意：　実験群と統制群が別のグループの場合は、**被験者間**
• サンプルデータ: sugiura-iwasaki2.xlsx

 08.7 分散分析の流れ

分散分析をする

交互作用があるか

• ない場合＝＞各要因の**主効果**が有意か
• ある場合＝＞交互作用の分析
  • 主効果は意味がなくなる
  • 各要因の個別の水準ごとの単純主効果が有意か

 08.8 「多重比較」

• 差があることが確認されたら、 どこに差があるのかを見つける

３水準（条件）以上の有意な主効果もしくは交互作用があるか

• ない場合＝＞End
  • 2水準で有意な場合、差があるのはどこなのかは明白なので、多重比較する必要はない。
• ある場合＝＞多重比較（**二つずつ条件を組み合わせて、**
  • 実際に有意な 差があるのはどこかを見つける）
    • 主効果が有意であった場合＝＞主効果の多重比較
    • 交互作用が有意であった場合＝＞単純主効果の多重比較

 08.9 具体的な分析プログラム

R

ANOVA君
http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?ANOVA%E5%90%9B

• バージョンアップごとに仕様が変わるので注意

js-STAR

http://www.kisnet.or.jp/nappa/software/star/

• ANOVA君もこのjs-STARのデータ整理の枠組みを利用している
• データの読み込み方法に注意

 * データの形を確認
 * あわせてデータをエクセル上で整形
 * js-STARの表の下の横長ボックス内に、データをコピペ、で、「代入」

 08.10 参考

ANOVA君の使い方

http://sugiura-ken.org/wiki/wiki.cgi/exp?page=R%2Eintro2015b#p7

分散分析

• 中野・田中 2012 フリーソフトjs-STARで かんたん統計データ分析

https://www.amazon.co.jp/dp/4774150193

• 田中・中野 2013 R&STARデータ分析入門

https://www.amazon.co.jp/dp/4788513501

反応時間の分析

• Jiang 2012 Conducting Reaction Time Research in Second Language Studies

https://www.amazon.co.jp/dp/0415879345

GLMMでの分析へ

• LME = 分散分析＋重回帰分析
  • 分散分析：　グループ間の差の検定
  • 重回帰分析：　因果関係を想定した予測