【サドコマ④】有意差がなかったのに効果量が大きい？【効果量の誤解】 - 草薙の研究ログ
英語教育研究の査読で困った！サドコマシリーズ第４弾！とてもご好評いただいております！シェアしてくださると嬉しいです！！ このシリーズについては↓ kusanagi.hatenablog.jp 第４弾では，英語教育研究における「効果量（effect size）に関わる誤解」についての私見を述べます。国内の英語教育研究では，2010年頃から効果量を報告する論文が徐々に増加しました。しかし，それに伴って効果量について根本的な誤解をもったまま研究を進める例が目立つようになりました。そのもっとも典型的な例は，「検定結果は有意ではなかったが，効果量が大を示した。このことから，実質科学的にこの指導法の効果はあったものと考えられる」といった主張です。この主張のどのような点が問題になるのでしょうか？そして英語教育研究において，効果量の報告にはどのような意義があるのでしょうか？ ＊あくまでもこの記事は英語教育
SPSP2015で情報収集した役立つツールその他
[2015/03/05更新] 社会心理学系の最大規模の国際学会であるSPSPにはかれこれ毎年参加しているわけですが、つい先日も参加してきました。SPSPではアメリカでスタンダードになりつつある方法論（考え方）は何なのかについての情報収集、役立つ新しいツールやプラットフォームについての情報収集、今どこにアテンションが集まっているのかという潮目を感じることが大きな楽しみだったりします。というわけで、今後の研究に役立ちそうな話をいくつかメモしたのでここにまとめておきます。 ◆研究計画・統計関係 ・実験を行うとき、1セル（1条件）何人の実験参加者を使うのか？ 社会心理学において平均的な中程度付近の効果量 (d = 0.45) を検出したいとして、1セル（1条件）何人で実験を組み立てれば良いのか？日本の研究室の伝統に従っているとヒューリスティックに1条件15人で組み立てる場合がままあるようですが[要
効果量メモ（効果サイズ，エフェクトサイズ，effect size） - researchmap
効果量についての解説は，けっこうあやしい感じだったり中途半端なものも多い ですので，しっかりした文献にあたることが重要です。以下に示すものは，それなりに 信頼できて分かりやすいものだと思います（一部は現在確認中）。 計算方法等は，この記事の最後の方でリンクを紹介してます。 【まず読んでおくとよいもの】 専修大学の岡田謙介先生の資料ページ中の講演資料， 日本発達心理学会第26回大会（2015年） チュートリアル・セミナー 「心理学における効果量をめぐる最近の動向」（東京大学, 2015/03/22） これは知りたいと思う情報が凝縮されて説明されており，新しい引用文献も 多く，とにかくおすすめの資料です。 【日本国内での推奨】 ついに日本の学会でも効果量の記述が推奨され始めたので， リンクとその箇所の引用を示します。 日本心理学会 執筆・投稿の手びき（2015年改訂版） 1.2 論文の構成 (
分散分析における効果量の計算 | Sunny side up!
HAD10.3以降，分散分析の多重比較にd族の効果量を表示するようにしました（以前は相関係数だけ表示していた）。今回の記事では，d族の効果量の計算方法について触れます。 平均値の差の検定（ｔ検定）の効果量 ｄ族の効果量とは，Cohenのdをはじめ，2群の平均値の差を標準化した効果量のことです。 2群の平均値の差の検定（いわゆるｔ検定）を行うとき，点数の差は当然ながらデータ得点の単位や分散によって変わってきます。しかし，データを標準化するなどして単位をそろえておけば，得られた差は比較可能なものになります。そのような標準化された差のことを，ｄ族の効果量と呼びます。 Cohenが提案したdは，記述統計学的な意味で計算された効果量で，母集団の性質を推測する，推測統計学的な効果量ではありません。そこで，Hedgesは推測統計学的な意味で計算された標準化された差，gを提案しました。ただ，多くの論文では
G*Power Guide
How to use GPower Why is this tutorial located at www.mormonsandscience.com? A few years ago I was looking for a place to store my instructions on G*Power so I could easily access them at work. Rather then create a new website, I put them on this my preexisting site. Soon people began locating and using the guide. I've added an introduction, a disclaimer, and instructional videos on using GPower.
効果量(effect size)のはなし - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
統計学的検定の話を始めたら自分の勉強の方が止まらなくなってしまったので（笑）、ついでにやってみようと思います。ちなみにこの記事は前回のやたらブクマを集めた記事の続きみたいなものです。 そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ 例えば有意ではないという結果になった時にそれが「実際に帰無仮説が真」なのか「単にサンプルサイズが小さくて検出力が足りないだけ」なのか判断せよという問題。前者なら果てしなくサンプルサイズを大きくしても有意にはならないし、後者なら今度は効果量(effect size)のことを考えなければいけません。 というように前回の記事では検出力(statistical power)と効果量(effect size)について触れたんですが、タイムリーに先日の第36回TokyoRでその辺の話をしてきたので*1、そ
Psychology
Featured courses Diplomas Gain entry to a range of Bachelor courses by studying a La Trobe Diploma. Double degrees Broaden your career opportunities or pair a practical degree with your passion. Online degrees Get the standing of a reputable university with the flexibility to study anywhere, anytime. Packaged course offers Secure your spot in not one degree – but two. Short courses Upskill fast or
LET2013 workshop
（2016年8月追記）2016年に同じLET全国研究大会で類似のテーマのワークショップを行いました。情報も追加していますし、誤りも修正していますので、そちらをご利用ください。 LET2016 ワークショップ このページは、2013年度外国語教育メディア学会（LET）全国研究大会中に行われるワークショップ「有意性と効果量についてしっかり考えてみよう」に関係する資料の保管・公開場所です。 ワークショップ中も含めて、Twitter 等でのシェアを歓迎します。また、@uranoken までメンションを飛ばしていただければ、できる限りお返事します。 当日の Twitter でのつぶやきのまとめを作っていただきました。後半部分が浦野担当ワークショップ関連のつぶやきです。ワークショップ内容の補足としてご覧ください。 LET2013ワークショップつぶやきまとめ スライド PDF Keynote Slide
効果量の計算（t検定） | 外国語教育研究ハンドブック
効果量の計算 第5章のサンプル（独立した・対応のない t 検定）を使用して説明。 Group 1 (n = 21) 平均: 61.333 標準偏差: 16.436 Group 2 (n = 24) 平均: 59.792 標準偏差: 18.507 t 値: 0.294 自由度: 43 ※「対応あり」の場合も以下と同じ方法で効果量の算出が可能だが， 違う計算方法もある。詳細は 水本・竹内（2011）を参照。 ※ t 検定の t 値と自由度から算出する効果量 r と， 分散分析の結果から算出される η は同じものです。 説明はこちらを参照。 Excel シートを使う方法 こちらから Excel ファイルをダウンロード。 必要な数値を以下のように入れて効果量を確認。
サヨナラ検定、グッバイ統計的有意性／統計を使うつもりなら必読の論文はこれ
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
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効果量に関するまとめ
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LET2016 workshop
How many participants should you collect? An alternative to the N * 2.5 rule
RPubs - chapter3-2
Cohen's dをExcelで計算。計算用Excelシート付。 - Digital Memory
Stats Stuff
http://ningen.human.tsukuba.ac.jp/~p-950780/gpower/