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Rを使った〈全自動〉ベイズファクタ分析:
js-STAR_XR+でかんたんベイズ仮説検定

田中敏,中野博幸 【北大路書房】

 「できる」から「わかる」へと読者の理解を体験的に導く,好評〈全自動〉シリーズ第2弾! フリーソフトjs-STAR_XRが拡張され,帰無仮説検定の代替案として近年関心が高まるベイズ仮説検定に新たに対応。

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目次

データ

演習3b(度数1×J表の自動評価判定)道徳性にグレードを与える
評価段階=5
達成目標(純肯定率%)=80%

評価項目
 列1:x1 基本的な生活習慣
 列2:x2 真理愛・理想の実現
 列3:x3 寛容・謙虚
 列4:x4 弱さの克服・生きる喜び
 列5:x5 正義・公正公平

回答
 5=はっきりハイ,4=たぶんハイ
 3=どちらとも言えない
 2=たぶんイイエ, 1=はっきりイイエ

Table 3-3 道徳性の評価に対する各生徒の回答(N=30)
演習3d(対応のある度数の分析)不支持の理由は集計するとダメ?
不支持の理由
 列1:理由1 人柄が信頼できないから
 列2:理由2 政策が期待できないから
 列3:理由3 支持する政党でないから

Table 3-5 データリスト(N=12)
演習4c(度数i×J表の分析)ステレオタイプ効果で学習時間を延ばす
群1:話題提供・写真掲示群,群2:話題提供群,群3:統制群
回答:1=多かった,2=大体同じ,3=少なかった

参加者×回答のデータ行列(N=95)
演習5a(参加者間t検定)トレーニング法は分散法がよいか集中法がよいか
群1:分散法,群2:集中法
群1 参加者数=10
群2 参加者数=10

Table 5-1 児童の入力文字数
演習5b(参加者内t検定)トレーニングは伸び盛りに!
参加者数=15
水準1:事前測定,水準2:事後測定

Table 5-3 1500m走のタイム測定の記録(秒単位)
演習6a(分散分析As)SD法で創造性を高める
水準数=3(通常SD群, 特殊SD群, 統制群)
水準1 参加者数=5
水準2 参加者数=6
水準3 参加者数=4

Table 6-1 各参加者の独創性得点
演習6b(分散分析sA)英語指導にどんな技能が必要か
参加者数=20
水準数=5(聞くこと,読むこと,話すこと[やり取り],話すこと[発表],書くこと)

Table 6-4 英語機能の自己評価
演習7a(分散分析sAB)協同経験はルール意識を高めるか
参加者数=10
要因A 水準数=2(調査時期:1カ月前、発表翌週)
要因B 水準数=3(質問項目:Q1=時間順守, Q2=整理整頓, Q3=言葉遣い)

Table 7-2 合唱コンクール前後の評定結果
演習7b(分散分析ABsC)アイディアの発想に”書き送り法”を用いる
要因A 水準数=2(討論法:話し合い法,書き送り法)
要因B 水準数=2(スピーチ適性:苦手群,得意群)
参加者数=8, 5, 7, 7
要因C 水準数=3(セッション:集団,個別)

Table 7-4 討論法とスピーチ適性による独創性得点
演習8a(相関係数)気温とアイスクリーム・ホットコーヒーの売り上げは相関するか
列1:最高気温
列2:アイスクリーム
列3:ホットコーヒー

Table 8-1 20日間のデータ
N=20
Nの設定の必要はなし。データをそのまま貼り付ける。
演習9a(回帰分析)革新性を高める職場風土とは?
参加者数=12
独立変数xの数=4

列1:Y 革新性
列2:x1 明るさ
列3:x2 温かさ
列4:x3 まとまり
列4:x3 自由さ

Table 9-1 スタッフの革新性と職場風土4要素の評定得点
10.2 階級化集計ユーティリティ
児童(N=40)の身長のデータ
※半角スペース区切り
10.3 数値変換ユーティリティ
生徒(N=10)の数学定期テスト(1学期,2学期)の成績
※半角スペース区切り
10.4 逆転項目処理ユーティリティ)
生徒(N=10)の学校評価アンケート回答
項目数=5

列1:x1
列2:x2
列3:x3
列4:x4 * 逆転項目
列5:x5
10.5 欠損値処理ユーティリティ
N=10
変数の個数=5
欠損値を表す記号=NA
充当する値・記号=平均値