No.6ベストアンサー
- 回答日時:
No.5, コメントについてです。
> 今までのプログラムと、新しく考えたプログラムでの参加率の違い
なんと、プログラムがもたらす効果を比べるのではなくて、プログラム自体の人気の比較でしたか。
プログラムA, プログラムBを A, B, A, Bの順で1ヶ月ずつ開催して参加人数を調べた(ご質問とは明らかに話が違うが?)ものとして、しかし、その数値はいろんな外乱要因の影響を受けるでしょう。予想される要因の筆頭は時期の違いです。気候の違い、昨今では感染症の流行の度合いですとか、物価高でヨメがパートで働きはじめただとか。それに、参加者同士が交わす実施スタッフに関する評判話など。もちろん、これでは比較にならない。
人気を調べるには、すでに両方のプログラムをどちらも十分に経験した人だけを対象に、二つのプログラムのうち「これから受けたい方」を選ばせる、という調査が考えられます。(なお、「初めて参加する人たちをたくさんリクルートできそうなプログラムはどっちだろう」というのが調査の目的なら、両方のプログラムについて(ポスターに書ける程度の)簡単な説明を読んだけれど、どっちも全く未経験、という人だけを対象にすることになるでしょう。)
ただし、「二つのプログラムを同時に開催して参加人数を比べる」だとか、「集団を対象にして、好きな方に挙手させる」なんてやりかただと、仲良しグループやオピニオン・リーダの影響を強く受けるに違いない。だから個別に調査し、しかも他人の影響を全く受けず自分の選好だけで選ばせるような調査方法を工夫する必要があります。たとえば「自分の好みはさておき、みんなはどっちを選ぶだろうかな。そういえば××さんはBが良いと言ってたなあ」などと考えて選択するようなことはアリエナイ、と断言できる(調査結果を読んだ人がだれでも首肯する)ようにするためには、よほどうまい工夫が必要です。
対象は(人ではなく)施設であり、したがってご質問の場合、サンプル数は1です。サンプル数が1の調査は統計的にはほとんど意味がなく、結論には「この施設において今年度は ...であった」という限定が付く。結論を一般化したければ、サンプル数を増やさなくてはなりません。
ですが、サンプル数が1でも、探索的研究の手段としてならおおいに意味があります。もちろん、単に数を数えるだけ、という調査では得るものはない。そうではなくて、実際に現場で何が起こっているのかを丁寧に観察して具体的な記録を取る。受講者や実施者の個別の経験・意見・感想を親身に聞き取って記録を取る。そうして得たテキスト(文書記録)を分析するんです。その中から、課題を発掘したり、仮説を立てる、ということをやる。(たとえば、Aの方が人気だったとしても、それはただ「Bに使った道具はベトベトしていてキモチワルかったから」ということなのかもしれんですよね。)
この回答へのお礼
お礼日時:2023/07/12 20:01
とても為になりました。
細かいところまでご指摘ありがとうございます。
自分の勉強不足、知識不足に思い知らされました。
本当にありがとうございます。
しっかりと勉強していきたいとおもいます。
No.5
- 回答日時:
教育学の実験計画をお考えなのかな。
取れたデータをどういじくるか、という心配をする前に、まず、どうすれば意味のある実験になるか、の検討をしっかりやらなきゃいけません。ご質問のプロトコルは、言い換えれば「100名に4ヶ月かけてひとつのプログラムを実施し、終了時に評価する。なお、2ヶ月目で中間評価もやる。」ということです。そして、このやり方では「どちらの法則に従ったプログラムの方が点数が高いのか」はゼッタイ言えません。
第一に、プログラムの開始前に評価をしていないから、前半2ヶ月分のプログラムが持つ単独の効果というものが測れていない。
第二に、プログラム前半の2ヶ月がプログラム後半の2ヶ月に影響を与える。だから、後半2ヶ月分のプログラムが持つ単独の効果というものが測れていない。
というわけで結局、前半部分単独の効果も、後半部分単独の効果も、測っていない。測ってもいないもの同士を比較できるわけがない、ということです。
第三に、(ご質問では全く言及されていないが)対象とする「約100名の方」をどうやって選び出すか、というところが非常に重要。ここを誤ると、どんなにうまい実験をやったとしても、「たまたまこの100名については ... だった」という但し書き付きの結論しか出せず、言い換えれば、それは単なる経験談にしかなりません。
もちろん対象(サンプル)をどう選んでも「万人にとって」という結論は導けないのだけれども、「少なくとも●●であるような人については ... である」という結論を主張できるように工夫しなくちゃ、実験する意味がない。
また、「約100名」という、その人数には根拠がないでしょう。人数(サンプル数)を考えるためにはまず、「少なくとも●●であるような」の「●●」をどう設定して対象を選ぶか。次に、その選別基準を満たす人たちについて、ふたつのプログラムそれぞれについて、効果はサンプルごとにどのぐらいばらつくと予想するか。また、ふたつのプログラムの効果をどう測った時にどの程度の違いが出ると予想するか。これらの予想(作業仮説)によって、(予想通りだとすれば)少なくとも何人を対象とするのが適切(統計的に意味のあるデータになる)か、ということが算定されます。
というわけでともあれ、どんな実験をすれば良いか、が肝心。データをどう扱うかなんて些細なことを心配する前に、まずはキホンである、「対照試験」「ランダム化試験」「交絡」についてじっくり勉強して、実験計画の作り方を学ぶことをお勧めします。
No.4
- 回答日時:
有意差を検証するにはNo.1の方の回答のようにt検定を用います。
計算は面倒なのでここでは説明できませんが、「t検定」と検索すれば説明が出てきます。エクセルでもデータを入力してブンセキツールを使えば簡単に出ます。
ただ、統計的に正確でなくてもいいのであれば、それぞれの差を出して平均すれば傾向は見えてきます。
各人の結果をA法則の結果をA1~A100、B法則の結果をB1~B100とすると、
A1-B1=C1
A2-B2=C2
・
・
A100-B100=C100
と計算して、C1からC100を平均すればA方式とB方式の差が出ます。
ただし、ここに大きな問題ができます。
A方式とB方式の違い以外に「順番の差」が混ざってしまいます。
「B」が優位と出ても、「後に実施した方」が優位とも判断できます。
もうすでに終わったことのようですので、困難でしょう。
前後の影響が無い根拠があるのであれば上記の方法でいいのですが、本来は50人ずつ分けて、前後を逆にした実験をやるべきでした。
正確かつ迅速に結果を出すために実験計画法という手法があります。勉強してみてください。
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ご回答ありがとうございます。
地域の交流会に集まる100名に、認知症予防の体操や脳トレなどをしました。今までにしていたプログラムを1ヶ月、新しく考えたプログラムを1ヶ月、さらに戻して今までのプログラムを1ヶ月、新しく考えたプログラムを1ヶ月と交互に行いました。
今までのプログラムと、新しく考えたプログラムでの参加率の違いを求めたいと思いました。
説明不足で申し訳ございません。