chapter: 7 t検定（対応のあり）

【例題】サンプルデータ※データは架空 　試験の実施時間によって，計算能力が異なるかを調べるため，ある中学生に対して，1時間目と5時間目の計2回計算問題（20点満点）を解いてもらった。試験時間によって計算能力が異なるかを調べなさい。

　1時間目と5時間目は試験時間という質的変数，計算問題は計算得点という量的変数となる。質的変数においては，2水準（1時間目と5時間目）であり，2回測定していることからこれらは同じ人の比較となる。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，対応のある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
Class1	1時間目の計算問題の得点	比率尺度（スケール）
Class5	5時間目の計算問題の得点	比率尺度（スケール）

7.1 分析の実施

1. t検定
2. 伝統的の対応のあるサンプルのt検定

3. 変数ペアに（量的）変数を２つ移動
4. 検定の中にあるスチューデントを☑（デフォルトで入っている）
5. その他の統計にある効果量を☑
6. その他の統計にある記述統計量を☑
7. その他の統計にある記述統計量プロットを☑
8. その他の統計にある雨雲プロットを☑

7.2 出力結果

記述統計量

　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。

Independent Sample T-Test

　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（赤色の部分）。 　

7.3 記述例

　試験の実施時間によって，計算能力が異なるかを調べるため，ある中学生に対して，1時間目と5時間目の計2回計算問題（20点満点）を実施したところ，1時間目の方が（M = 16.74, SD = 2.82），5時間目（M = 13.59, SD = 2.40）よりも有意に得点が高いことが明らかとなった（t(45) = 11.49, p < .001, d = 1.69）。