[PDF]効果量と検定力分析入門 ―統計的検定を正しく使うために―
『より良い外国語教育研究のための方法』(pp. 47–73) 外国語教育メディア学会 (LET) 関西支部 メソドロジー研究部会 2010 年度報告論集 効果量と検定力分析入門 ―統計的検定を正しく使うために― 水本 篤 関西大学 竹内 理 関西大学 キーワード: 統計的検定，有意差，効果量，検定力，検定力分析 1. 本稿の目的 統計的検定は，標本から得たデータ分析結果を母集団にまで一般化させる目的で行われる。 統計的検定では，サンプル・サイズ，有意水準，効果量，検定力の4つが検定結果の良し悪しを決 定する重要な要素であるため，その基礎的概念の理解が検定を正しく使うためには重要である。そ こで，本稿では，効果量と検定力分析の2つの概説を行い，統計的検定を用いている研究におい て，効果量報告と検定力分析の使用を推奨することを目的とする。 2. 効果量 2.1 統計的検定と効果量 統計的検定で
scratch-R: basic stats: power
いずれの関数も効果量、サンプルサイズ、有意水準、検定慮の4つのうち、いずれか3つを指定することで残りの1つを求めることができる。 効果量はきちんと勉強してから計算しましょう。 t検定 t検定用の関数 pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired")) pwr.t2n.test関数は各群のサンプルサイズが異なるとき用の関数。データを収集した後で検定力を調べるのに使う。 t検定の効果量は以下の式で Cohenの効果量dは0.2が小さい、0.5が中程度、0.8が大きい、とされる "two-sided" (両側検定) がデフォ 使用例 まず2群の平均値差を調べる。先行研究から、平均値差が2.6くらい、各群の (不偏) 分散は11くらいになることがわかっている。先
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