Rによる教育データ分析入門

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株式会社 オーム社, 2020/09/14 - 232 ページ

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(成績データ、アンケート結果など)の分析方法を解説するものです。

 中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ(試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など)が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。

 本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。

 教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。


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―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい

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―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい

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

 

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目次

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
索引
216
著者略歴
222
奥付
223
著作権

多く使われている語句

著者について (2020)

小林雄一郎(こばやし ゆういちろう)

日本大学生産工学部専任講師。大阪大学大学院言語文化研究科修了。博士(言語文化学)。関心領域は,コーパス言語学,英語の自動採点(ライティング,スピーキング)。バイクは,COLNAGO MASTER X-LIGHT など。主な著書・論文は,『ことばのデータサイエンス』(朝倉書店,2019 年),『R によるやさしいテキストマイニング』(オーム社,2017 年),“Automated scoring of L2 spoken English with random forests”(Journal of Pan-Pacific Association of Applied Linguistics, 2016 年,共著)など。

濱田彰(はまだ あきら)

明海大学外国語学部専任講師。筑波大学大学院人文社会科学研究科修了。博士(言語学)。関心領域は,第二言語習得,言語テスティング。バイクは,SPECIALIZED VENGE PRO など。主な著書・論文は,“Using meta-analysis and propensity score methods to assess treatment effects toward evidence-based practice in extensive reading”(Frontiers in Psychology, 2020 年),“Approximate replication of Matsuda and Gobel (2004) for psychometric validation of Foreign Language Reading Anxiety Scale”

(Language Teaching, 2019 年,共著),『初等外国語教育』(ミネルヴァ書房,2018 年,共著)など。

水本篤(みずもと あつし)

関西大学外国語学部教授。関西大学大学院外国語教育学研究科修了。博士(外国語教育学)。関心領域は,コーパスの教育利用,学習方略。バイクは,FELT F95 など(だが,最近は乗っておらず,ラブラドール・レトリバーの世話ばかりしている)。主な著書・論文は,“Applying the bundle-move connection approach to the development of an online writing support tool for research articles”(Language Learning, 2017 年,共著),『外国語教育研究ハンドブック』(松柏社,2012 年,共編著)など。

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