Rによる教育データ分析入門教育現場のデータを活かすために! 本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ( 中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ(試験・ 本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、 教育分野の方以外にも、 このような方におすすめ (1)おもに大学教員,中高や予備校などの教職員 (2)教務課や入試センターなどの事務職員 (3)教育学を専攻する学生,研究者 主要目次 【準備編】 第1章 Rの使い方 【基本編】 第2章 記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章 層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章 t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章 分散分析・多重比較― 第6章 効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章 相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章 回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章 因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章 構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論― 第11章 クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 参考文献 索引 |
目次
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62 効果量の大きさの基準 | 91 |
63 Rによる効果量の算出 | 94 |
64 4章のデータから効果量を計算 | 97 |
7章相関分析 | 105 |
72 中間試験と期末試験の相関関係 | 107 |
73 散布図 | 109 |
74 授業評価アンケートの分析 | 113 |
75 相関係数の解釈 | 117 |
19 パッケージのインストール | 19 |
基本編 | 21 |
2章記述統計 | 22 |
23 平均値中央値最頻値 | 24 |
24 最小値最大値範囲 | 27 |
25 分散標準偏差 | 28 |
26 5値要約要約統計量 | 30 |
27 標準得点偏差値 | 31 |
28 歪度尖度 | 33 |
3章層別分析可視化 | 35 |
32 分析データ | 36 |
33 ヒストグラム | 38 |
34 箱ひげ図 | 44 |
35 蜂群図 | 48 |
36 平均値標準偏差のプロット | 50 |
4章 t検定 | 54 |
42 検定の考え方 | 55 |
43 独立した対応のないt検定 | 57 |
44 対応のあるt検定 | 63 |
5章分散分析多重比較 | 70 |
52 多重比較 | 73 |
54 繰り返しのない一元配置分散分析 | 74 |
55 繰り返しのある要因を含んだ二元配置分散分析 | 79 |
6章効果量 | 87 |
76 テストの妥当性と信頼性 | 119 |
発展編 | 125 |
8章回帰分析 | 126 |
82 単回帰分析 | 127 |
83 重回帰分析 | 135 |
84 複数のモデルの比較 | 140 |
9章因子分析 | 148 |
92 因子分析の準備 | 149 |
93 探索的因子分析 | 154 |
94 確認的因子分析 | 159 |
95 因子得点尺度得点による評価 | 166 |
10章構造方程式モデリング | 175 |
102 構造方程式モデリングで因果分析 | 176 |
103 モデルの修正 | 189 |
104 lavaanパッケージのエラーメッセージ | 190 |
11章クラスター分析 | 196 |
113 階層型クラスター分析 | 198 |
114 非階層型クラスター分析 | 204 |
参考文献 | 213 |
216 | |
著者略歴 | 222 |
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