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

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 = 6.35
http://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. 100
90
Class A
折れ線グラフ
Class B
80
Class C
70
60
50
40
30
20
10
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#
CALL
55#
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 a
thousand 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

55. r
http://www.statisticshell.com/html/malbowges.html no.12

57. 効果量の計算
http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls

58. 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。

59. 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。

60. 検定力分析のソフト
G*Power3

61. 推薦図書