## 統計ワークショップ2回目

-　ワークショップマインドセットを共有する
-　統計手法の紹介という形でWSを進めているため、ここで理解しなくても大丈夫
-　大事なのは、ここから自分で調べてやってみることが重要

- ワークショップ２回目の目的
- 前回のワークショップを通して論文に書いてある分析方法や結果は何を意味しているのかについて各自調べてきた
- 今回はその知識を元に、研究概要から仮説を立てて分析できるようになる

- 前回の課題の共有
- それぞれ共有：　内容を理解したのち論文を読んでみてどう理解したかについてを共有してもらう
-
- 前回の論文について　解説する→加藤くんにおながいしたい

- 統計的検定のおさらい
- 統計のための３つの手順　(1.仮説を立てる　2.検定統計量を算出　3.検定統計量が棄却域に入る時仮説を捨てる)
- 2つの母平均の差、２つの母分散の差　

- なぜt検定が使えないのか　→　多重比較

- 分散分析について
- 2つの母平均の差=検定　→　３つ以上の母平均の差=分散分析
- ある要因が実験に影響を与えたかどうかを判定
- 実験で生じる各水準内の誤差変動と、水準間の平均の変動を比較
- F分布に従う
- ある例を提示する(1)
- そこで何が因子で何が水準か考えていく
- 1要因分散分析
- 1要因参加者間計画による分散分析
- 異なる参加者間で比較を行う
- 仮説を立てる　(２)　例から　→　帰無仮説H0:どの組み合わせについても差はない　対立仮説H1:少なくても１つの組み合わせに差がある
- データの変動をどう捉えるのか？
- 全変動 = 水準間の変動　+ 水準内の変動　---1
- 参加者間に差があるのだろうかを調べたい　→　水準間に差はあるか？
- 1から　水準間の変動>水準内変動　or 水準間の変動<水準内の変動
- 仮説から　水準間の変動>水準内の変動であれば　帰無仮説を棄却する
- 1要因参加者内計画による分散分析
- 水準内の変動を調べる
- 参加者内での分散分析の例→仮説を立てる　
- データの変動をどう捉えるのか？
　　 - 全変動 = 水準間の変動　+ 水準内の変動　+ 残差の変動　---1
- 分散分析の検定
- ここで簡単な演習問題をする
- 多重比較
- 分散分析をして、母平均に差があることがわかった
- どこに差があるのかを確認する
- 多重比較の種類→　LSD法　Tukey-Kramer法　Bonferroni法　など

- 2要因分散分析
- 参加者間2要因分散分析、 参加者内2要因分散分析
- 要因と水準の区別
- 参加者間、参加者内の区別
- データの変動をどう捉えるのか？
　　- データ全体の変動 = 水準A間の変動　+ 水準B間の変動 + 交互作用の変動　+ 水準内の変動
- 分散分析の検定
- 2つの要因の"交互作用"を検証する　交互作用= 2つの因子が組み合わさることで初めて現れる相乗効果
- 交互作用
- 　交互作用あり　→　単純主効果検定　→　多重比較
- 主効果とは　各要因の単純効果
-　単純主効果とは　2要因について一方の要因の各水準における他方の要因の主効果
- 　交互作用なし　→　主効果検定　→　多重比較
- 混合分散分析(簡単な説明)
- 被験者内要因
- 被験者間要因

------------------　ここまで35分
- 前回の課題から論文をどう読み解くか、分散分析の内容に入れ込んで説明する

- グループワーク１　20分

- グループ分けを先生にあらかじめ頼んでおく　３グループ
- グーグルドキュメントでグループ内で共有する

- 理解度テストの分析のところを読む　10分
- どう解釈したか話あう　１０分
- カイ二乗の説明はしない

- 分析課題の説明　10分
- データの説明　ストーリー形式でどんなデータをとってきたかを説明する。
- Rで分析する方法の説明資料を配る

ワークシート

• t検定で、この論文のデータをどうして分析してはいけないの？
• この2要因分散分析は対応あり・なし?
• 2要因分散分析を簡単に説明してください
• 2要因混合分散分析を簡単に説明してください。
• F(1,18)=60.281，p<.001)のF(1,18)はなにを表しているの?
• 主効果と交互作用ってなに？
• 単純主効果の検定とはなに？

第３回目

- 分析したデータを元に、論文の分析結果を書いてみよう
- 人間の言葉を統計の言葉に翻訳できる練習
- フォーマットを作って当てはめる練習をしてもらう　→　グループワークなど
- 論文の記号化　分析結果に書かれている、記号の意味をわかるようになる。
- 図表の書き方
- 教育工学の論文から分析結果の形式について

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次回までにやること
- 画面収録の依頼
- アンケート調査について　来週までに項目を決める　６項目共通した方がいい
- Rやさしい統計学を先生に頼む