第35回中部地区英語教育学会・山梨大会 2005年6月25日

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1 第 39 回 中 部 地 区 英 語 教 育 学 会 静 岡 大 会 2009 年 6 月 28 日 (12:20-13:10) 英 語 教 育 研 究 法 セミナー2 英 語 教 育 の 実 験 研 究 とエクセルを 使 った 統 計 処 理 酒 井 英 樹 ( 信 州 大 学 ) sakaih@shinshu-u.ac.jp 研 究 を 進 めるときに リサーチクエスチョン( 研 究 課 題 )の 設 定 経 験 による 疑 問 先 行 研 究 のギャップ 研 究 の 計 画 参 加 者 道 具 (テスト アンケート) 分 析 方 法 結 果 記 述 統 計 推 測 統 計 考 察 リサーチクエスチョンに 対 する 回 答 研 究 を 進 めるときに 応 用 言 語 学 の 領 域 における 研 究 方 法 に 関 する 参 考 文 献 Brown (1988) Hatch & Lazaraton (1991) Nunan (1992) Seliger & Shohamy (1989) 研 究 (research) の 定 義 づけや 特 徴 づけ 研 究 とは とある 現 象 に 対 する 疑 問, 問 題, 仮 説 に ついて すでにある 理 論 や 仮 説,もしくは 実 証 デー タ に 基 づいて 知 識 の 獲 得 を 目 指 すことを 目 的 と した 系 統 的 な 探 求 のプロセス であるとまとめること ができる 研 究 を 進 めるときに 知 識 の 獲 得 を 目 指 していること( 当 該 学 問 領 域 への 貢 献 ) 関 連 する 特 徴 として 新 規 性 独 創 性 理 論 的 な 枠 組 みの 中 での 位 置 づけ 十 分 な 先 行 研 究 の 概 観 明 確 な 本 研 究 の 意 義 妥 当 な 研 究 課 題 設 定 妥 当 な 示 唆 が 挙 げられる. とある 現 象 に 対 する 疑 問 ( 問 題 や 仮 説 )について 答 えよう( 解 決 しよう 検 証 しよう)としていること( 明 確 な 研 究 課 題 ) 系 統 的 な 探 求 であること( 内 的 妥 当 性 の 確 保 ) 関 連 する 特 徴 として 妥 当 な 研 究 計 画 論 理 性 妥 当 な 考 察 再 現 性 が 挙 げられる すでにある 理 論 や 仮 説 もしくは 実 証 データに 基 づいて 考 察 しているこ と( 信 頼 性 があり 妥 当 な 情 報 の 利 用 ) 関 連 すると 特 徴 として 研 究 方 法 の 妥 当 性 データの 信 頼 性 が 挙 げられる 研 究 を 進 めるときに 教 育 実 践 に 関 する 研 究 論 文 と 実 践 報 告 実 践 報 告 の 目 的 他 の 実 践 者 との 情 報 の 共 有 研 究 論 文 との 違 い 研 究 論 文 のポイント 当 該 学 問 領 域 への 貢 献 が 教 育 実 践 に 関 する 論 文 と 実 践 報 告 とを 区 分 する 最 も 大 きな 違 い かも 実 践 報 告 に 求 められる 特 徴 他 の 実 践 者 が 同 様 の 実 践 内 容 を 行 えるために 実 践 内 容 の 充 実 した 描 写 が 求 められる 一 般 的 に 行 われていないという 意 味 での 実 践 内 容 の 新 規 性 実 践 内 容 の 高 い 効 果 などが 求 められる 変 数 (variables) 独 立 変 数 (independent variables) 実 験 研 究 における 処 遇 (treatment) の 効 果 従 属 変 数 (dependent variables) 観 測 する 変 数 何 を 測 定 しようとするのか に 及 ぼす 影 響 研 究 課 題 独 立 変 数 と 従 属 変 数 の 関 係 独 立 変 数 が 従 属 変 数 に 及 ぼす 影 響 1

2 なぜ 研 究 するのか 理 論 仮 説 を 検 討 すること 知 の 創 造 (creation of knowledge) 知 を 疑 い 自 ら 検 証 して 知 の 構 築 または 補 強 に 貢 献 しようと すること 理 論 仮 説 から 導 き 出 される 具 体 的 な 手 法 等 を 検 討 す ること 例 えば 音 読 の 効 果 を 調 べたとする 黙 読 よりも 音 読 が 読 解 力 向 上 に 効 果 的 であった なぜか 黙 読 と 音 読 のプロセスに 違 いはあるか その 違 いのう ち どこが 読 解 力 向 上 につながったのか どんな 読 解 力 が 向 上 したのか I 家 の 食 卓 は なぜ 面 白 いか はがきやビデオで 送 られるアイデア( 個 別 事 象 ) 個 別 事 象 の 報 告 現 象 の 描 写 実 証 再 現 性 信 頼 できる 事 象 ということ 説 明 理 論 的 説 明 なぜそうなるか という 説 明 応 用 理 論 に 基 づく 現 象 の 応 用 理 論 に 基 づく 現 象 の 予 測 この 場 合 も 同 じようにいかせるが この 場 合 にはうまくいかない 操 作 的 定 義 (operational definition) 構 成 概 念 (constructs) と 変 数 (variables)をつなぐ 定 義 構 成 概 念 抽 象 的 the underlying constructs that they [variables] represent (Brown, 1988, p. 8) 変 数 具 体 的 a variable is something that may vary, or differ (Brown, 1988, p. 7) 操 作 化 (operationalization) Explanation of how each variable is being defined with respect to the construct in question (Brown, 1988, p. 8) 操 作 的 定 義 (operational definition) 研 究 計 画 における 留 意 点 十 分 な 人 数 の 確 保 尐 ない 人 数 検 定 力 の 低 下 特 に 統 計 的 処 理 を 行 う 場 合 正 規 分 布 の 確 保 のため ばらつきの 確 保 のため 例 被 験 者 内 計 画 20 人 信 頼 性 の 高 いテスト アンケートの 使 用 低 い 信 頼 性 検 定 力 の 低 下 低 い 信 頼 性 何 を 測 定 しているのかがあいまいになる クロンバックα( 手 計 算 SPSS ウェブ 上 のソフト) 信 頼 性 と 妥 当 性 テストの 信 頼 性 妥 当 性 信 頼 性 安 定 した 結 果 を 提 供 しているか 採 点 者 間 信 頼 性 ( 一 致 度 相 関 係 数 ) 手 順 の 詳 細 なマニュアル 化 練 習 内 的 一 貫 性 (クロンバックα 項 目 合 計 相 関 など) 妥 当 性 測 定 したい 力 を 測 っているか 表 面 的 妥 当 性 (テスト 項 目 の 吟 味 ) 構 成 的 妥 当 性 ( 構 成 概 念 との 対 応 ) 並 存 的 妥 当 性 ( 他 のテストとの 相 関 ) 事 前 リコールテスト 1. では 英 検 の 解 答 用 紙 の 裏 側 をみてください 一 番 上 に リスニング1と 書 かれています ( 氏 名 を 記 入 してください 匿 名 実 施 の 場 合 は 無 記 入 にさせる) 2. これから 英 語 を 放 送 します 英 語 は 一 度 しか 流 れません マイクとジャネットの 会 話 です 回 答 欄 をみてください マイク ジャネット マイク というように 発 言 しています 放 送 の 間 は メモをとってはいけません 放 送 が 終 った 後 すぐに 合 図 しますので 放 送 された 内 容 を 出 来 るだけ 多 く 詳 しく 正 確 に 思 い 出 して 日 本 語 で 直 訳 するように 書 いてください 書 き 終 わったら 筆 記 用 具 を 置 いて 顔 を 上 げてください 3. Question という 英 語 の 後 に 会 話 が 流 れます では 始 めます MD の 5 を 流 す 1 分 程 度 筆 記 の 時 間 をとる H14#2No1Janet A: Janet, how is volleyball practice going? B: We re training hard for our first game. A: Oh, really? I d like to come to it. When is it? 4. それでは 解 答 欄 の 下 の1をみてください これから 同 じ 英 語 をもう 一 度 流 しますので 聞 き ながら 動 詞 の ing( 動 名 詞 や 現 在 分 詞 形 )が 聞 こえたら 欄 の 中 にチェックを 書 いてください MD の 5 を 流 す 5. それでは 数 を 右 側 に 書 いてください going と training の 2 箇 所 が 正 解 です 6. それでは 2を 見 てください これから 同 じ 英 語 をもう 一 度 流 しますので 聞 きながら 文 の 数 を 数 えてください 欄 の 中 にチェックしてください 誰 が 何 をするという 主 語 と 動 詞 を 含 むの が 文 です MD の 5 を 流 す 2

3 Ite m- Total Statis ti cs 採 点 基 準 (I) m meeting a friend リンダに 会 いにいってくる (39) ともだちとでかけるの (43) ともだちと 会 うの (2) ともだちと 会 う 予 定 だよ (4) ともだちのところへ 行 くの (26) 訪 ねる (111) meet がないと R e li abil ity Sta ti stic s Cronbach's Alpha N of Items Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items R101 R102 R103 R104 R105 R106 R107 R108 R109 R110 R201 R202 R203 R204 R205 R206 R207 R208 R209 R210 R211 R212 R213 R214 R301 R302 R303 R304 R305 R306 R307 R308 R309 R310 R311 R312 R313 R314 Corrected Cronbach's Scale Mean if Scale Variance Item-Total Alpha if Item Item Deleted if Item Deleted Correlation Deleted テスト 作 成 のときに 項 目 数 の 確 保 適 切 な 困 難 度 項 目 困 難 度 ( 正 答 率 0.10 以 下 0.90 以 上 ) 項 目 弁 別 度 ( 上 位 群 の 平 均 下 位 群 の 平 均 ) データのスクリーニング 正 確 なデータ 入 力 欠 損 値 外 れ 値 ( 一 変 量 多 変 量 ) 正 規 性 直 線 性 (linearity) 等 分 散 性 など 用 いようとする 統 計 手 法 で 要 求 する 条 件 Excel 入 力 は 回 答 そのものを Excel 採 点 は if 関 数 を 使 って [=if(b2=b$1,1,0)] ID ABC 除 外 年 齢 性 別 海 外 経 験 使 用 許 可 ST01 ST02 ST03 ST04 ST05 ST06 ST07 1 a a a a a a b b b b b b c c c c 人 の 参 加 者 のデータは 一 行 にまとめる ラベルは 異 なるものをつける わかりやすいものを 3

4 Frequency Excel 採 点 は if 関 数 を 使 って [=if(b2=b$1,1,0)] 1-0 データ ID ABC 除 外 年 齢 性 別 海 外 経 験 使 用 許 可 ST01 ST02 ST03 ST04 ST05 ST06 ST07 ST08 ST09 ST10 1 a a a a a a b b b b b b c c c c 合 計 は Sum 関 数 を 使 って 記 述 統 計 量 関 数 を 用 いる 平 均 =average( 範 囲 ) M 標 準 偏 差 =stdev( 範 囲 ) SD 歪 度 (skewness) =skew( 範 囲 ) 0を 中 心 に - 右 に + 左 に 尖 度 (kurtosis) =kurt( 範 囲 ) 0を 中 心 に - 平 ら + 尖 り SE for Skewness = (6/N), SE for Kurtorsis = (24/N) Skewness / SES < 1.96 at 5%, Kurtosis /SEK < 1.96 at 5% 6 Table 3. Descriptive Statistics of the Free Written Recall Test n M SD Skewness SES Kurtosis SEK Group M Low High Group S Low High Group C Low High Note. The possible maximum score is 37; SES = standard error of skewness; SEK = standard error of kurtosis RECALL_K37 Skewness = 右 側 にゆがんでいる 4

5 次 の 級 頻 度 やってみよう データの 正 規 性 の 確 認 ヒストグラムを 描 いてみよう 平 均 と 標 準 偏 差 を 眺 めてみよう 平 均 中 央 値 最 頻 値 を 比 べてみよう 傾 きや 尖 り 具 合 を 確 認 してみよう 歪 度 と 尖 度 (Tabachinick & Fidell, 2001, pp ) z-skewness (Skewness/SE) と z-kurtosis (Kurtosis/SE) SE for Skewness = (6/N), SE for Kurtorsis = (24/N) < 1.96 at 5% 外 れ 値 (outlier) z 得 点 に 換 算 (z = ( 得 点 平 均 )/ 標 準 偏 差 ) 3.29 at 0.1% Excel の 分 析 ツール 分 析 ツール がインストールされているか 確 認 してみよう ツール 分 析 ツール もしなければ ツール アドイン により 分 析 ツール をインストールする 分 析 ツール かなりの 分 析 ができる 例 基 礎 統 計 量 と ヒストグラム 架 空 のデータで ID 語 彙 テスト リスニングテスト 分 析 ツール 基 本 統 計 量 統 計 情 報 にクリック 語 彙 テスト リスニングテスト 平 均 12.5 平 均 11 標 準 誤 差 標 準 誤 差 中 央 値 (メジアン) 12.5 中 央 値 (メジアン) 10.5 最 頻 値 (モード) 12 最 頻 値 (モード) 10 標 準 偏 差 標 準 偏 差 分 散 分 散 尖 度 尖 度 歪 度 歪 度 範 囲 11 範 囲 9 最 小 6 最 小 7 最 大 17 最 大 ヒストグラム 頻 度 合 計 125 合 計 110 標 本 数 10 標 本 数 10 データ 区 間 5

6 やってみよう 相 関 係 数 分 析 ツール 相 関 相 関 係 数 (correlation coefficient) を 計 算 してみ よう( 語 彙 テスト 得 点 とリスニングテスト 得 点 ) 関 係 を 見 てみる(グラフ) グラフ 作 成 散 布 図 2つの 方 法 分 析 ツール 相 関 =correl(a2:a100,b2:b100) ~ 1.00 語 彙 テスト リスニングテスト 語 彙 テスト 1 リスニングテスト r =.600 エクセル グラフ 作 成 散 布 図 t 検 定 : t (9) = 1.649, p =.134, 有 意 差 無 し t- 検 定 : 一 対 の 標 本 による 平 均 の 検 定 ツール 語 彙 テスト リスニングテスト 平 均 分 散 観 測 数 ピアソン 相 関 仮 説 平 均 との 差 異 0 自 由 度 9 t P(T<=t) 片 側 t 境 界 値 片 側 P(T<=t) 両 側 t 境 界 値 両 側 やってみよう 信 頼 性 係 数 信 頼 性 係 数 (クロンバックα)を 計 算 してみよう 0.00 ~1.00 α = ( 項 目 数 /[ 項 目 数 -1]) (1 [ 各 項 目 の 分 散 の 合 計 ]/[ 合 計 点 の 分 散 ]) =stdev(a3:a100) A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09 A10 Total ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID ID 標 準 偏 差 分 散 A. 各 項 目 の 分 散 ( 標 準 偏 差 の2 乗 )の 合 計 を 計 算 する B. その 合 計 を Total の 分 散 で 割 る C. 1-B D. 項 目 数 を ( 項 目 数 -1)で 割 る 10/9 E. α = C*D A 各 項 目 の 分 散 の 合 計 B A/ 合 計 の 分 散 C 1-B D n/(n-1) E α = C*D Reliabilit y Statis tics Cronbach's Alpha N of Items

7 項 目 合 計 相 関 係 数 ある 項 目 と 合 計 からその 項 目 を 引 いた 値 との 相 関 A01 と (Total-A01) の 相 関 項 目 合 計 相 関 係 数 項 目 弁 別 度 全 体 得 点 の 高 い 人 が その 項 目 でも 得 点 を 正 解 する 全 体 得 点 との 相 関 が 低 い --- 信 頼 性 が 低 くなる 可 能 性 Tot Total- Total- Total- Total- Total- A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09 A10 a A0 A0 A0 A0 A0 l =correl(a2:a22, L2:L22) 項 目 合 計 相 関 係 数 負 の 項 目 合 計 相 関 係 数 は 除 外 する A03とA05 ただし 基 準 は 恣 意 的 PBS A A A A A A A A A A VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 VAR00007 VAR00008 VAR00009 VAR00010 Ite m- Total Statis ti cs Scale Mean if Scale Variance Item Deleted Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Item if Item Deleted Correlation Deleted 一 要 因 分 散 分 析 3つ 以 上 の 平 均 の 比 較 3 群 ( 形 態 素 群 統 語 群 統 制 群 ) 英 検 2 級 の 問 題 20 問 一 要 因 分 散 分 析 分 析 ツール 一 要 因 分 散 分 析 A B C わかりやすいのは 群 を 横 に 並 べる F(2, 37) = 0.730, p =.489, ns 分 散 分 析 : 一 元 配 置 概 要 グループ 標 本 数 合 計 平 均 分 散 A B C 分 散 分 析 表 変 動 要 因 変 動 自 由 度 分 散 観 測 された 分 散 比 P- 値 F 境 界 値 グループ 間 グループ 内 合 計

8 SPSS のアウトプットだと F(2, 37) =.730, p =.489, ns Tes ts o f B etwe e n- Subje cts Ef fe c ts Dependent Variable: VAR00002 Type III Sum Partial Eta Noncent. Observed Source of Squares df Mean Square F Sig. Squared Parameter Power a Corrected Model b Intercept VAR Error Total Corrected Total a. Computed using alpha =.05 b. R Squared =.038 (Adjusted R Squared = -.014) やってみよう ピボットテーブル 3 群 ( 辞 書 説 明 統 制 )の 平 均 の 比 較 をやって みよう ピボットテーブルで 確 認 タイトルがそれぞれ 異 なること タイトルがすべて 入 っていること クロス 集 計 平 均 標 準 偏 差 などいろいろ 架 空 のデータ ID 条 件 語 彙 テスト ツール ピボットテーブル 番 号 専 攻 学 年 許 可 海 外 経 験 海 外 経 験 長 さ 英 語 イメージ 平 均 / 英 語 1 英 語 明 るい 2 英 語 フレンドリー 3 英 語 大 きな 声 4 英 語 フレンドリー 5 英 語 さわやか 6 国 語 明 るい 7 国 語 話 しかけづらい 8 国 語 フレンドリー 9 国 語 さわやか 10 国 語 明 るい 11 国 語 フレンドリー 12 国 語 こわい 13 国 語 楽 しい 14 国 語 楽 しい 15 数 学 大 きな 声 16 数 学 フレンドリー 17 数 学 明 るい 18 数 学 さわやか 19 数 学 話 しかけづらい 20 数 学 話 しかけづらい 21 数 学 さわやか 22 数 学 話 しかけづらい 専 攻 合 計 英 語 国 語 数 学 総 計 データの 個 数 / 番 号 海 外 経 験 専 攻 1 2 総 計 英 語 5 5 国 語 数 学 総 計 データの 個 数 / 番 号 海 外 経 験 イメージ 1 2 総 計 こわい 1 1 さわやか フレンドリー 楽 しい 大 きな 声 2 2 明 るい 話 しかけづらい 総 計

9 ピボットテーブル コード 化 して 集 計 I teach English. SVO 3 Ah, English education. Word/phrase 2 Do you like English? Do-Front 4 I like English. SVO 3 アンケート 集 計 プレイスメント 男 女 比 専 攻 テストの 得 点 の 平 均 9