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ある新薬の開発で、ラットに薬を投与したときの活性化の持続時間のデータです。 ただし架空のデータです。 対応なしの場合と違って、素直にデータを入力すれば大丈夫です。 次に分析の手順に移ります。 実は「対応あり」で一番わかりにくいのがここです。 対応なしの場合は“平均の比較”→“一元配置分散分析” というのがありますので、わかりやすいのですが、 「対応あり」は別のところにあります。 「対応あり」の場合は、 “分析”→“一般線形モデル”→“反復測定” の手順で行います。 二要因以上の分析で、一つでも対応がある場合も“反復測定”です。 ちなみに一般線・`モデルの1変量モデルを選択すると、「対応なし」の分散分析ができます。めんどうですが。 話を元に戻しましょう。“反復測定”を選択すると、次のようなボックスが出てきます。 “被験者内因子名”とは、数値を変化させている要因(原因)のことです。この場合は「
ホーム>SPSS・教育評価>教育評価・測定 教育評価・測定 教育評価および教育測定について解説します。 注:統計の基礎的な用語の知識が必要です。 測定と評価 偏差値の話 妥当性と信頼性の話 I-T相関とは S-P表の話 理想のテスト ※版権は岸研究室が保有しています written by H.Yoshida edited by M.Kishi 戻る
ExcelからSPSSにデータを移すときに注意しなくてはならないことは、このデータの入力の違いです。 注意してください。ここでは、農法の1が農法Aで、2が農法B、3が農法Cにあたります。 ここまでデータを打ち込んだら、いよいよ分析に入ります。 このデータは一要因で対応なしですか・轣A 分析→平均の比較→一元配置分散分析 を選択します。 var00001というのは農法のことですが、var00001という表記がいやなときは、 画面の一番下のあたりにある「変数ビュー」というタブをクリックして設定してください。 一元配置分散分析をクリックすると、次のような画面が出ます。 繰り返しますが、 var00001は農法、var00002は収穫高 です。 用語の説明をしましょう。因子のほうがわかりやすいので、こちらを先に説明します。 因子とは原因のことです。 ここでは収穫高に影響を与える原因、つまり農法(v
睡眠なし群に1、睡眠あり群に2をラベルしています。 また、易しい課題に1、中ぐらいの課題に2、高難度の課題に3をラベルしています。 これで準備は完了です。 二要因分散分析は、一般線形モデルを使います。 このデータは従属変数が一つですので、一変量を選択します。 もし二要因でどちらかに対応があれば、反復測定を選択します。 ただし、対応ありのところで述べたとおり、Advanced Modelsが必要です。 こんなボックスが表示されます。 この場合、従属変数(yにあたる変数)は得点です。 そして、独立変数(この画面では固定因子)は睡眠時間と課題です。 データの入れ方は一要因分散分析のページを参照してください。 左のようにできたら、その後の検定をクリックします。 これは主効果がどこに見られたかを調べるためのものです。 問題となる因子は、 睡眠時間(“なし”“あり”) 課題(“易”“中”“難”) の、
★SPSSで単純主効果の検定を行う ここでは、SPSSで単純主効果の検定のしかたを解説していきます。 まず単純主効果の検定の説明からしましょう。 単純主効果の検定は、一要因分散分析で言うところの多重比較みたいなものです。 一要因分散分析における多重比較の意味を復習しておきます。 左のグラフをご覧下さい。 分散分析の結果、5%水準で主効果が有意でした。 この段階では、1学期~3学期までのどこに差があるのかはわかりません。 どこかに差があることがわかっただけです。 そこで多重比較をするわけです。 多重比較は1学期~3学期までのどこに差があったのかを調べます。 では二要因分散分析ではどうなるでしょう? 二要因の場合、線が2本あります。これがミソです。 交互作用が有意でないのならば、話は至極簡単です。 交互作用がないので、難易度や能力の高低での差は簡単に検定できます。 ところが交互作用が有意だと、
★偏差値の話 「偏差値教育」だとか「偏差値偏重」だとかいう言葉ですっかりダークなイメージになってしまった偏差値。 ここでは偏差値が表現していることについて解説をします。 z(Z)得点 偏差値の話なのにいきなりZ得点とは何だ、という方がいらっしゃるかもしれませんが、このz(Z)得点こそ偏差値なのです。 標準得点とも言います。 図で説明しましょう。 ①の分布も②の分布も、左右対称かつ平均値・中央値・最頻値が一致しており、X軸に漸近しているので正規分布です。 しかし、このままでは①と②の単純な比較はできません。 例えば①が国語のテスト、②が数学のテストだったとします。 国語も数学も60点だったとしたら、どっちが嬉しいでしょうか。 ①のテストの60点ラインを見てみましょう。 このラインより右側は面積が小さくなっています。 つまり、60点以上を取った人が少ないテストだったわけです。 ②のテストの60
東京学芸大学 学校心理教室 岸 学 研究室 岸研究室では「読む・書く・聴く・話すのしくみとその指導」「テクニカルコミュニケーション」「学習の評価」などについて研究しています。 お知らせ ●2014.05.03 研究室学生を2014年度メンバーに更新しました。 ●2013.07.02 トップページを更新しました。 ●2013.06.15 研究室学生を2013年度メンバーに更新しました。
データは、間隔尺度以上であれば因子分析ができます。名義尺度や順序尺度の場合は、数量化Ⅲ類を行ってください。 では手順です。 “分析”→“データの分解”→“因子分析”です。 次のようなダイアログボックスが表示されます。 因子分析にかけたい変数を選び、右側のボックスに入れます。 ボックスへの入れ方は一要因分散分析(対応なし)を参照してください。 変数が全て入ったら、2.“因子の抽出”に進みます。 ここで一つ注意。抽出方法で“主成分分析”を選んではいけません。 因子分析と主成分分析は親戚みたいなものですが、本質は違います。 デフォルトでは主成分分析になっているので、別のものにしましょう。 “主因子法”や“最尤法”などを選択します。 個人的に“最尤法”が好きなので、ここではこれにしておきます。 ちなみに“さいゆうほう”と読みます。 抽出の基準などは、とりあえず無視して3.“回転”に進みましょう。
★妥当性と信頼性の話 テストや質問紙を作る上で、この妥当性と信頼性をはずすことはできません。 妥当性は大まかに三つ種類があります。信頼性は、古典的テスト理論では算出のしかたが四種類あります。 内容的妥当性 テストや質問紙に用いられている課題や質問内容が、自分の調べたいことを含んでいるか、というものです。 例えば、国語の学力を測りたいときに、課題として計算問題や図形問題を出すのは、まったくナンセンスなわけです。 これはつまり、課題内容が内容的妥当性を持っていないため、ナンセンスであると言えるのです。 この内容的妥当性は、例にも示した通り、学力試験を作る上で非常に重要になってきます。 テストの得点を見て絶対評価をする場合、内容的妥当性が高いことが不可欠となります。 基準連関妥当性 自分の作成したテストや質問紙と、そのテストに関連のあるテストや質問紙(これらのテストや質問紙を「外的基準」と呼びま
これはある工場の従業員の給料と、従業員の属性です。 これを重回帰・ェ析にかけ、給料を予測する式を得ようと思います。 架空のデータなので、細かいことはあんまり気にしてはいけません。 これをSPSSの分析にかけます。 “分析”→“回帰”→“線型”を選択します。 この場合yにあたるものは給料です。 上の従属変数には「給料」を入れます。 「勤続年数」「仕事量」「欠勤」「免許」は、 「給料」を説明する変数なので、独立変数に入れます。 次に方法を選択するのですが、目的により使い分けます。 強制投入法…独立変数を全て使って式をたてる ステップワイズ法…独立変数を徐々に増やして式をたてる 独立変数が確定している場合は強制投入法を、 独立変数が未確定ならステップワイズ法を使ってください。 もちろん他の方法を用いても構いません。 ここではステップワイズ法を用いたとして話を進めます。 次に“統計”をクリックしま
テストをする目的 テストを行う目的は、状況によってさまざまです。 例えば、定期試験であれば、学習内容が定着しているか、どこまで理解できているかを知るために行われます。 知能テストならば、発達段階に応じた知的能力が獲得できているか、どこに発達障害を生じているかを調べるために使われます。 運転免許の学科試験は、車を運転するに足る知識を備えているか、実技試験であれば運転するにたる技術を備えているかを測定します。 テストの目的は様々なのですが、目指すところは、おおまかなところに集約されます。 それは、テスト対象(多くは人)に関する情報を得るということです。 しかし、それはテスト対象についての全ての情報ではなく、ある面から見た情報であるということを忘れてはなりません。 場合によっては、いくつかのテストを組み合わせることもあります(テストバッテリーといいます)。 教育現場ではテスト=評価となっているこ
SPSS講座 主な分析のやりかた、結果の見かたについて解説します 注:統計について、ある程度の基礎知識を必要とします。 画像が多いので、ページが重いかもしれません。
◎論文は研究成果を広く公表するために書く。したがって,わかりやすいこと,不明点がないこと,論理や用語が一貫していることなどが要件である。また,研究の経過をだらだらと書くのではない(研究経過報告書ではない)。興味ある結果は何か,何がわかったか,何が言えるかに焦点をおいて書く。
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