社会調査情報処理実習A 2組

問1

データより男女別の平均値を算出し、棒グラフで比較せよ。

Rスクリプト例-1

#分析用スクリプトの読み込み
source("http://kyoto-edu.sakura.ne.jp/weblesson/statistics/socialStatisticsBasic.R", encoding="UTF-8")

#データの読み込み
dataB <- read.csv("http://kyoto-edu.sakura.ne.jp/weblesson/statistics/data/smartphone00-B.csv", fileEncoding = "utf-8")

#読み込みデータ概要確認
summary(dataB)

#変数指定
time.B <- dataB$time
gender <- dataB$gender

#男女別平均利用時間
print(mean.result <- tapply(time.B,gender,mean))

#棒グラフ
barplot(mean.result,xlim=c(0,200),horiz=T)

結果出力例-1

  female     male 
175.4180 196.7623 

問2

1. 結果より、男女に差があると言えるのか、統計的手法（独立したサンプルのt検定）を用いて検証せよ。
2. 効果量rを求め、平均差の意義を確認せよ。
3. 差に意義があるとすれば、統計的結果に基づき「記述・推測的解釈」を行え。
4. 「記述・推測的解釈」を元に、問題文の文脈を加えて、「批評的解釈」を行え。

※独立したサンプルのt検定の中でも、より頑健（ロバスト）なWelch検定を用いる。

Rスクリプト例-2

#Welchのt検定
print(output.t.test.independent_time <- t.test.independent(time.B,gender))

#ファイルへの書き出し
write.output(output.t.test.independent_time,"output.t.test.independent_time.csv")

結果出力例-2

$statistics
                  female       male
N             256.000000 244.000000
mean          175.417969 196.762295
u              58.951302  52.335504
SE              3.684456   3.350437
Missing value   0.000000   0.000000

$test.result
                 t-test
t         -4.285988e+00
df         4.955251e+02
p(!=)      2.186824e-05
p(>)       9.999891e-01
p(<)       1.093412e-05
mean diff -2.134433e+01
SE         4.980025e+00
Upper     -1.155976e+01
Lower     -3.112889e+01
d         -3.823699e-01
r          1.890662e-01

主張テンプレート

B大学学生のスマートフォン利用時間調査より、平均利用時間は男子学生196.76分、女子学生175.41分であった。

	女子学生	男子学生
平均値	175.41	196.76

男子学生と女子学生の平均利用時間に差があるかどうかをWelchのt検定(両側)を用いて検証したところ、5%の危険度で有意であると確認できた（t(◆)=●, p<.05,r=▲）。

この検定結果を踏まえて、図表1より、…（以下、批評的解釈に基づく主張）。

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• ◆…自由度
• ●…t値
• ▲…効果量