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Statistical Analyses for ELT
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英語教育の研究・実践で必要となる，データの収集と統計分析を行うために必要な知識と技術を身につけ，実際の分析方法に習熟することがこの授業の目標である。
様々なデータを適切な方法で分析することができ，主要な概念・術語等について，自分の言葉で説明できるということが，上記の目標の達成基準となる。
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Students will acquire the knowledge and skills necessary for collecting and doing statistical analyses of various ELT-related data, and become proficient in actual analyses.
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英語教育における統計分析を扱った入門書を読みながら，統計解析ソフトウェアR・Microsoft Excel・各種ウェブツールを使って，データ分析の知識と技術を身につける。
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Students will read an introductory book on statistical analyses for ELT and practice analyzing data on the statistical computing environment R, Microsoft Excel and several tools on the web.
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第1回 イントロダクション，統計解析ソフトウェアRの基本
第2回 信頼性と妥当性（第2章），記述統計の基礎（第3章）（1）
第3回 記述統計の基礎（第3章）（2），推測統計の基礎（第4章）
第4回 t検定（第5章）
第5回 一元配置の分散分析（第6章）
第6回 二元配置の分散分析（第7章）
第7回 ノンパラメトリック検定（第8章）
第8回 相関分析（第9章・第10章）
第9回 頻度データ分析（第11章）
第10回 因子分析（第12章）
第11回 多変量解析（第13章）
第12回 アクティブラーニング（1）：各自の関心に応じてレポートを作成する。
第13回 構造方程式モデリング（第14章）
第14回 言語テスト理論（第15章）
第15回 アクティブラーニング（2）：アクティブラーニング（1）で作成したレポートを，教員のフィードバックを基に修正し，最終レポートを作成する。
ただし，受講者の様子を見ながら，授業の進度を適宜調節することがある。
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1. Introduction to Statistical Analyses for ELT and the Statistical Computing Environment R
2. Reliability and Validity (Ch. 2), Basics of Descriptive Statistics (Ch. 3) (1)
3. Basics of Descriptive Statistics (Ch. 3) (2), Basics of Inferential Statistics (Ch. 4)
4. t-test (Ch. 5)
5. One-way ANOVA (Ch. 6)
6. Two-way NOVA (Ch. 7)
7. Non-parametric Tests (Ch. 8)
8. Correlation Analysis (Ch. 9 and Ch. 10)
9. Frequency Analysis (Ch. 11)
10. Factor Analysis (Ch. 12)
11. Multivariate Analysis (Ch. 13)
12. Active Learning (1): Essay Writing
13. SEM (Ch. 14)
14. Theories of Language Testing (Ch. 15)
15. Active Learning (2): Essay Revision
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授業への参加度に基づく平常点が30％，レポートの成績が70％の割合で評価する。
レポートの内容は，統計を利用した英語教育・教材等に関する研究・実践に関するものとする。
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Students will be evaluated on their class participation (30%) and essays (70%).
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テキストの次回の授業で扱う予定の範囲を予め熟読しておくこと。疑問点が残るのは構わないが、何が分からないのかをはっきりさせておくこと。
テキスト以外に、和⽂・英⽂の資料を配付することもあるが、これについても授業の前に予め指定された範囲をよく読んで理解しておくこと。
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Carefully read relevant sections of the materials before class.
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初回授業でRの基本操作を確認するので，必ず出席すること。
授業内で実際にデータ処理を行うため，PC教室が確保できない場合は，無線LANを利用可能なノートPCを持参すること。
各種コーパス・ツールの利用に習熟するには，担当教員や他の受講者から必要な支援を受けながら実際に繰り返し使ってみることが不可欠なので，やむを得ない場合を除き，⽋席・遅刻をしないこと。
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Be sure to attend the first class meeting.
If a classroom equipped with computers is not available, you must bring your own laptop computer with wireless capability.
You must not be absent or be late, except in unavoidable cases.
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