全国英語教育学会山形大会に参加しました。

8月20日、21日と全国英語教育学会(JSELE)に参加しました。今回は発表はお休みしての参加だったので、気楽に(?)参加することが出来ました。

今回の学会では6月に行われた中部地区英語教育学会でたくさんお話させていただいた方や、新しくお会いした方々から色々な情報をいただけたことが一番の学びになりました。もちろん研究発表からもたくさんの学びや気づきを得ることができましたが、それ以上に人と出会い、研究仲間の幅が広がっていくことを実感しました。

「研究」という言葉の響きはいいかもしれませんが、時に孤独な作業になりがちです。そんな中でも日本各地に同じ英語教育、SLAの分野でがんばっている人がいるということは、一つの励みになりますし、知り合いの先生が研究発表をしている姿を見ると、自分ももっとがんばらなければならないという気持ちにさせられます。

そのような意味でも今回の学会は本当に充実した学会になりました。懇親会等で相手してくださった皆様、研究発表での質問を快く聞いてくださり、懇切丁寧に指導してくださった先生方、本当にありがとうございました。

学会での気づきは帰宅してから書こうと思います。

Rプログラム:ピアソンの積率相関係数の算出と有意差検定

Rによるピアソンの積率相関係数の検定のためのプログラムです。実際にはcor.test(g1,g2)という関数(g1にはグループ1の得点を、g2にはグループ2の得点をあらかじめ格納しておく必要があります)でできますが、練習用の備忘録として記述します。なお、プログラムは山田他(2008)を参照しました。

correlationtest<-function(g1,g2){
r<-cor(g1, g2)     # 相関係数rの計算
n<-length(g1)     # サンプルサイズの計算
t.nu<-r*sqrt(n-2)     # t統計量の分子の計算
t.de<-sqrt(1-r^2)     # t統計量の分母の計算
t<-t.nu/t.de     # t統計量の算出
df<-n-2     # n-2の自由度の算出
p<-2*pt(t,df,lower.tail=FALSE)     # p値の算出
DF<-data.frame(r,t,p)     # 結果のデータフレーム化
DF     # 結果の出力
}

使用法
1)Rに上記の関数を貼付ける

2)g1にグループ1の得点を格納

3) g2にグループ2の得点を格納

4) correlationtest(g1,g2)をRに入力

上にも書きましたが、g1にはグループ1の得点を、g2にはグループ2の得点をあらかじめ格納しておく必要があります。

例)

g1<-c(1,2,3,4,5) # c(   )の中に実際の得点を記述

g2<-c(6,7,8,9,10)

参考文献

山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎(2008).『Rによるやさしい統計学』東京:オーム社

R関数について

現在R、というより、統計の基礎を1から勉強中です。Rを使いこなすためにはある程度の統計的知識が必要であるのですが、考え方を変えて、Rを使いこなすために統計知識を勉強する、Rを勉強することで統計をも勉強すると考えて、1から勉強することにしました。

本日勉強した関数

table( ):

度数分布表を作成する

length( ):

データの個数をカウントする。データ数を求めるときに便利

summary():

データの最小値、中央値、平均値、最大値、第一四分位数、第三四位数を算出する。

var ( ) :

データの分散(不偏分散)を算出

sd( ):

データの標準偏差(不偏分散の平方根)を算出

目標はRで検定の関数を書いて、いつでも使えるようにしておくことですが、目標はまだまだ遠いです。