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応用言語学研究論A：SPSS宿題 Spring 2016 R.Nishida, Ph.D.
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データの居場所 西田理恵子のホームページ：rienishi.jimdo.com →応用言語学研究論A →SPSSデータセット（仮想データ）
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SPSSの宿題 記述統計、信頼性係数、ｔ検定、相関
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ウェブ上の統計ソフト エクセルの表計算とSPSSを使用させて頂きます。SPSSは有料です。
無料の統計ソフトがウェブ上にもありますので適宜ご利用下さい。 MacR. : (開発者：大阪大学・今尾康裕先生) Langtest: (開発者：関西大学・水本篤先生)
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記述統計とは
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記述統計 平均 (mean: M) と 標準偏差（standard deviation: SD)
「全員の得点を合計し、人数で割ることによって得られるこの値を利用すると、グループ全体の傾向を確認できるほか、学習者個人の点数が平均点がどの程度離れているのかを見ることで、個々の学習者の能力をつかむことも可能となります。」 （竹内・水本、2012 p.35) 標準偏差 (standard deviation: SD) 「標準偏差とは、平均値から各自の得点までの差（散らばり）の平均であるともいえるでしょう。この標準偏差は値が小さいほど、集団としての等質性が強い、つまり同じような能力（あるいは傾向）をもつ人間の集まりであることを示しており、値がと大きくなると、集団として異質な傾向の人間も含んでいるということになります」 （竹内・水本、2012 p.36)
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R.Nishida (2015). ASIA TEFL 2015より
記述統計：実際のデータを見てみよう！ R.Nishida (2015). ASIA TEFL 2015より
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記述統計 （言語テスト・心理要因） ASIA TEFL 2015より
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記述統計（TOEFLスコア） Total Score 480.76 49.41 47.67 47.17 ASIA TEFL 2015より
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記述統計：心理要因 ASIA TEFL 2015より
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相関分析とは
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相関とは 相関係数（そうかんけいすう、英 correlation coefficient）とは、2 つの確率変数の間の 相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標である。原則、単位は無く、−1 から 1 の間 の実数値をとり、1 に近いときは2 つの確率変数には正の相関があるといい、−1 に近け れば負の相関があるという。0 に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。
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相関とは １ 二つのものが密接にかかわり合い、一方が変化すれば他方も変化するような関係。
２ 数学で、一方が増加すると、他方が増加または減少する、二つの変量の関係。 例：動機付けと自信には相関があります。r=.80 (p<.01). この場合、動機付けが高まると自信も高まるという正の相関があります。
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相関：実際のデータを見てみよう！ 西田理恵子 (2015). JACET2015資料より
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相関分析 JACET2015より
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相関分析 正の強い相関関係にある変数 内発的動機付け・努力 r=.58, p<.01 国際的志向性・理想自己
理想自己・努力 r=.64, p<.01 国際的志向性・努力 r=.51, p<.01 Can-Do Speaking/Listening Can-Do Reading/Writing r=.56, p<.01 JACET2015より
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Ｔ検定とは
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「外国語教育研究ハンドブック：研究手法のより良い理解のために」松柏社
竹内理・水本篤（編著）（2012） ｔ検定
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t 検定とは ｔ 検定を使うのは ①異なる2つのグループが同一のテストを受け、その平均点の差を検証する場 合
追加資料 ｔ 検定を使うのは ①異なる2つのグループが同一のテストを受け、その平均点の差を検証する場 合 ②ある1つのグループが2回のテストを受けて、その平均点の伸びを検証する場 合 男子 女子 テスト7月 テスト2月 竹内・水本（2012）
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ｔ検定 ｔ検定を使う場合 ①「1組と2組は平均点が5点も違うんだ。1組はよくできるね」
→異なる2つのグループが同一のテストを受け、2つのグループの平均値の差を比較すると き ②「5月と比べると模試成績が9月では7点も上がっている。みんなよくがんばったね」 →ある1つのグループが2回のテストを受けて、その平均点の伸びを検証する場合(反復測 定という）。 竹内・水本 (2012) p.62
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ｔ検定 ｔ検定を行う場合の条件 1 正規性が確保されているか
対象者数が少なくなると（例：20人以下）、正規性が期待できなくなるので、t検定は慎重に行うべき。 2 尺度が間隔尺度か ｔ検定ではリッカートスケール(1:全くできない—3.どちらでもない‐5.とてもよくできる）を使用していなければ、分析ができません。 3 比較する2つのグループの対象者数に偏りがないか １つのグループが50名、もう1つは150名といったバランスの悪いグループ比較は適していない。目安としては1.5倍まで。サンプル数の偏りはできる限り抑えるようにする。 人数が少ない場合：この場合は（数が少ない場合）、ノンパラメトリック検定（正規性を前提としない平均値の比較方法）を使いましょう。
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ｔ検定 ｔ検定を行う場合の条件 4 1グループが30未満の場合、等分散の検証をする
対象者が30名以下の場合は、「母集団の分散が等しい範囲内に収まっているかどうか」つまり等分散の前提を検証してからｔ検定を行う。Leven’s testを行う。 5 ｔ検定の繰り返し使用 変数が多い場合（動機・不安・CanDo・WTC・関係性）、t検定を「繰り返す」ことは好ましくないので、Bonferroni 調整をかけて、繰り返しの検定を行う。Ｔ検定を5回繰り返す場合、通常、有意差ありと認める確率（棄却率）である ｐ＝.05を5で割り、p <.01の水準に相当するt値が得らえるまで「有意差なし」と判断します。 注）等分散性とは、分散が等しくあるということ。分散とは、散布度であり、各データが平均からどの程度ずれているかを数値化したもの。数値が小さいほど、データは平均値付近にあることを示す。
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記述統計・t検定：実際のデータを見てみよう！
ASIA TEFL 2015より
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平均値の比較：性差比較 475.77 490.42 ASIA TEFL 2015より
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平均値比較：性差比較 t 検定:2群間比較 ASIA TEFL 2015より
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平均値の比較：性差比較 ASIA TEFL 2015より
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平均値比較：性差比較 t 検定:2群間比較 ASIA TEFL 2015より
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本ワークショップでは、 記述統計、信頼性係数、ｔ検定、群間比較、相関を行います
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表計算をしてみましょう！ 統計基礎編：エクセルを使って
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パソコンが苦手な方は、 ペアやグループに分かれてもらってもかまいません。
統計基礎編：エクセルを使って パソコンが苦手な方は、 ペアやグループに分かれてもらってもかまいません。
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入力の練習をしてみましょう！
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記述統計 平均値の算出方法 例 =AVERAGE(E2:H2)
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標準偏差の算出方法 例 =STDEVP(E2:H2)
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相関係数の算出方法 例 =CORREL(E1:E104, F1:F104)
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SPSSは、楽しいです！ 統計応用編：SPSSを使って
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先ほどと同じデータセットを使用します データ先は、以下の通りです。
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SPSSを立ち上げてみよう！ データを開いてみよう！
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データを開く
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データを開く
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データを開く
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データを処理する ここをゼロにしておきます
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信頼性係数
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信頼性係数
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信頼性係数
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信頼性係数
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記述統計
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記述統計
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記述統計
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記述統計
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相関分析
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相関分析
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相関分析
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相関分析
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相関分析 記述統計の表
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相関分析
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T検定
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Ｔ検定（2群間比較）
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T検定（2群間比較） １：男子 ２：女子
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Ｔ検定（2群間比較） 1:男子、2：女子
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Ｔ検定（2群間比較）
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黄色ハイライト部分で、t検定結果を判断していきます
Ｔ検定（2群間比較） 黄色ハイライト部分で、t検定結果を判断していきます
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