chapter: 6 t検定（対応のない）

【例題】サンプルデータ※データは架空 　中学1年生と中学3年生とで，授業内の質問数が異なるかを調べるため，ある中学校の中学1年生と中学3年生のクラスの1ヶ月間の授業内の質問数を測定した。学年によって授業内の質問数が異なるかを調べなさい。

　中学1年生と中学3年生は学年という質的変数，授業内の質問数は質問数という量的変数となる。質的変数においては，2水準（中学1年生と中学3年生）であり，これらは異なる人の比較となる。このように異なる質的変数（2水準）と量的変数との関連性を調べるときには，対応のないt検定（Welchのt検定）を用いる。

データの説明

変数名 内容 尺度水準
ID ID 名義尺度
SchoolYear 1 = 1st（中学1年生）
2 = 3rd（中学3年生）		 名義尺度
Question 1ヶ月間の授業内の質問数 比率尺度（スケール）

6.1 分析の実施

　値ラベルをデータの説明に従って設定

  1. t検定
  2. 伝統的の独立したサンプルのt検定

  1. 従属変数に（量的）変数を移動
  2. グループ化変数に（質的）変数を移動
  3. 検定の中にあるウェルチ（Welch）を☑（スチューデントは☑のままでも外しても良い）
  4. その他の統計にある効果量を☑にし，コーエン（Cohen）のdを選ぶ
  5. その他の統計にある記述統計量を☑
  6. その他の統計にあるBar plotsを☑
  7. その他の統計にある雨雲プロットを☑ （その他の統計にある記述統計量プロットでも良い）

6.2 出力結果

Group Descriptives

　記述統計として，平均値，標準偏差を図か表でまとめる（赤色の部分）。

　データがどのように分布しているかを確認するために，雨雲プロットも確認する。

独立したサンプルのt検定

　上段のStudentの行が通常のt検定の結果，下段のWelchの行がWelchのt検定の結果を表す。対応のあるt検定はWelchのt検定を用いる（上段が誤りというわけではないが，Welchのt検定の方が適切）。Welchのt検定の結果は，t値（Statistic），自由度（df），有意確率（p），効果サイズ（Cohen’s d）がまとめられている。

6.3 記述例

　中学1年生と中学3年生とで，授業内の質問数が異なるかを調べるため，ある中学校の中学1年生と中学3年生のクラスの1ヶ月間の授業内の質問数を測定したところ，中学1年生の方が（M = 35.2, SD = 2.20），中学3年生（M = 21.3, SD = 2.73）よりも有意に質問数が多いことが明らかとなった（t(78.56) = 25.83, p < .001, d = 5.61）。