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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


 08.1 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。

[](giongogitaigo.jpg)


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

LME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