少人数学級政策の教育効果の不都合な真実/赤林英夫 - SYNODOS
昨年10月、財務省の財政制度等審議会財政制度分科会で、公立小学校の1年生に導入されている35人学級を40人学級に戻すべきだとする案を提示されたのを受け、文部科学省、教育関係者、さらに多くのマスメディアの社説でも大きな反対運動が巻き起こったことは記憶に新しい。 その後12月13日の読売新聞によると、政府は、小1の35人学級の維持を固めたという。衆議院選挙を控えた影響もあったかもしれないが、事実上関係者の反発を受けて撤回したと言える。 周知の通り、小学校1年生については2011年度から35人学級が法制化され、2年生については2012年度より毎年の予算措置により35人学級が実施されている。財務省は分科会資料の中で、2011年の小1の35人学級化は、子どもが学校に適応できずに問題を起こす「小1プロブレム」対策であったが、いじめや暴力が抑制された証拠はないと主張した。この統計の読み方が一面的であるこ
何度見ても衝撃的な日本のお家芸の論文数カーブ（国大協報告書草案１８） - ある医療系大学長のつぼやき
鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今回は、各学術分野別の論文数の推移を、論文絶対数および人口当り論文数で列挙していきます。日本の「強み」「弱み」を知ることが目的だったのですが、前回のブログで、日本はすべての学術分野で弱くなっており、すでに効果的な「選択と集中」ができるような状況にはないことをお話ししましたが、今回の検討でも、同じ感想を持ちました。 特に、日本のお家芸と言われた「物理・化学・物質科学」分野の論文数が、2004年の国立大学法人化を契機に、明確に減少しているカーブは、何度見ても衝撃的です。もう、そんなカーブを見せられても慣れっこになって、何も感じない人もいるかもしれませんが・・・。 そして、韓国、台湾、中国などの新興国が、日本が過去に優位性を保っていた産業競争力を凌駕したことについて、技術の流出や経営戦略
OECDデータとの格闘終わる・・・日本の論文数停滞・減少のメカニズム決定版！！（国大協報告書草案１４） - ある医療系大学長のつぼやき
鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今日で、数週間にわたって格闘してきたOECDのデータ分析の一応の結論を出します。 ********************************************* ４）主要国における大学研究開発資金内訳と論文数の相関分析 次に、科学技術指標2013の研究者データの元となっているOECD・StatExtractsのデータに基づき、大学研究開発費の内訳と論文数との相関分析を行なった。なお、先にも説明したうように、人件費についてはFTE換算をした値である。 米国、イギリス、カナダ、スウェーデンはデータが欠損していることから、イタリア、オーストラリア、オランダ、韓国、スイス、スペイン、台湾、中国、ドイツ、日本、フランス、ベルギーの12か国で分析を行なった。 OECDによる研究開発
大学のそこんところ ～おカネと人と論文と～ 埼玉県立熊谷女子高等学校
All Analytics Championship Powered by SAS ～データサイエンス・アドベンチャー杯（2014年3月8日（土）開催） U-18受賞作品Read less
院ゼミコラム(4)：統計分析の腕を磨いておく - KogoLab Research & Review
統計分析は確かに面倒だ．勉強しなくてはならないこともたくさんある．避けて通りたい気持ちもわかる． しかし，誰であれ科学的研究をする者は，データを収集し，それを分析することで何かを明らかにするしか方法はないのだ．科学の方法はそれしかない． とすれば，今あなたの手元にあるデータが貴重なものであればあるほど，統計分析をしたくなるのではないか？ 時間をかけ，手間をかけ，苦労して集めたデータを，ただの平均値で示していいのか？ 「平均するとこれだけの違いでした」というような小学生でもできる方法で終わりにしていいのか？ あなたのデータを，さまざまな切り口で分析すれば，いろいろなことを明らかにする可能性があるとしたら，なぜそれをしないですませようとするのか？ それはデータへの冒涜ではないのか？ 自分が苦労して集めたデータを，自分の手で貶めているようなものではないか． 自分のデータが貴重なものであればあるほ
質的研究と量的研究について - 社会学者の研究メモ
とある出版企画でそういうお話を書かなければいけないので、社会学におけるいわゆる「質的研究」と「量的研究」の区別についてメモを書いておく。 結論から言うと、次のように考えるとミスリーディングである。つまり、「まずある＜理論＞があって、それを＜実証＞する手段として質的な研究と量的な研究がある」という考えである。こういう考え方は、混乱のもとであるから、避けたほうがよい。多くの社会調査論のテキストでは調査手段の選択として「質的調査」と「量的調査」を選択することがあるかのように書かれているが、少々説明不足である。そうではなく、さしあたり量的研究とその他のタイプの研究が、量的研究とどのような関係にあるのか、と考えたほうがスッキリする。 分野外の研究者からすれば見えにくいが、実際には量的研究と言っても様々である。が、現状からして、「複数のパラメータを含むモデルを構築し、それをデータに当てはめて統計学的推
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
The Insignificance of Statistical Significance Testing 統計学的な有意性検定の意味のなさ Johnson, Douglas H. 1999. The Insignificance of Statistical Significance Testing. Journal of Wildlife Management 63(3):763-772. Jamestown, ND: Northern Prairie Wildlife Research Center Home Page. http://www.npwrc.usgs.gov/resource/1999/statsig/statsig.htm (Version 16SEP99). この論文の存在は， 久保拓弥さん（北大）の ページで知りました． The Wildlife Soci
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