今回仲間内でCELT勉強会と称して、英語教育の勉強会を開くことになりました。

第1回の勉強会の日時と内容を記しましたのでご覧下さい。

対象：教員、英語教育に興味、関心のある大学（院）生（学年は問いません）
日時：３月４日（日）　14:00～16:00
費用：無料
場所：福井大学教育棟1号館401講義室

基本的には若い先生や学生さんが中心になるように思います（もちろん誰でも歓迎です）。日々感じている疑問や悩みを、皆でわいわい議論していける場を提供していけるといいと思っています。しばらくは、模擬授業発表、研究論文発表またはレビュー、ワークショップの3本立てで行っていく予定です。HPも立ち上げました。以下のURLからアクセスできます。

CELT-FUKUI：http://celtfukui.wordpress.com/

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

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。