ラーンウェル代表の関根です。
2023年12月19日、21日、22日の3日間、Zoomで、IDCJ主催「39th Professional Statistical Workshop」に参加しました。
講師は、Western Michigan Universityの佐々木亮先生。2日目は「Impact evaluationをするためのエクセルでの統計分析」ワークショップ（t-test）です。
私の理解の範囲で、学びになった点を記録に残し、共有します。（佐々木先生に許可を得て掲載）
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International Development Center of Japan (IDCJ) 39th Professional Statistical Workshop
2023年12月21日（木）
9時30分～
●Self-introduction
・各国から、13名が参加。
・少人数グループでの意見交換を予定
・p15
・Cohen自身が、効果量を求めるFormulaの誤りを認めて、Formulaを変えた。
●質問
Q.How much sample size do we need？
A.25～30は必要
・Sample標本＜Population母集団
・サンプルサイズが、25～30あると、Standard deviation 標準偏差が、Populationに近くなる。
・30のサンプルサイズなら、クライアントとも合意しやすい。
・学術論文でも、サンプルサイズ n=30 が多い。
10時10分～
●Dependent t-test (Before-After t-test）
・p16
・前後で「同じ質問紙」を「同じ対象者」に実施する。
・自然のベルカーブにならず、少し傾いていたとしても、統計分析には、問題ない。
・ピークが一つ、両側に下がっている、外れ値が無いなら、OK。
・5-point scale でも、4-point scale でも、どちらでもOK。分析結果は同じになる。
・54321、4321が、最も広く使われている。
・4-point scale は、Yes or Noになる。どちらかに決めることを求める。
・5-point scale には、中間がある。
・Healthcareの人達は、4を好む。社会科学の人たちは、5を好む。
・Normal distributionになりやすい、5を勧める。
（参考 テキスト2 p2）
・カイ二乗検定のみなら、4でOK。
・重回帰分析をしていきたいなら、5がお薦め。
・ｔ検定
●Excel calculation
○佐々木先生の「ダブルクリック カチカチ！」いいな～。
・t-value と、p-valueの両方を載せる必要があるのか？
・t が、2以上なら、pは、自動的に、5％以下になるのに。
・昔は、t-valueのみだった。今は、エクセルがあるので、両方載せられるようになった。
・今の若い研究者たちは、p-valueのみを載せるようになった。
・両方を載せた方がよい。誰も批判しない。
●質問
Q.「t-value」とは？
A. 手計算をすることで、より分かるようになる。なぜ、tが2以上なのか、なぜ、pが5％以下なのか。
Q.前後の「0.87」の差を、どうとらえたらよいのか？ improvementと？
A.介入前の平均値が、2.3であった。介入後の平均値が、3.2に上がった。improveしたと言ってよい。
11時10分～ 休憩 ～11時20分
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●Hand calculation
・p22
・square 二乗することで、全ての値が、＋になるので、計算しやすくなる。
○できた！すっきり！
・平均値は同じ2つのグループから、サンプルを、15ずつ選んだ。
・2つのサンプルの平均値の差がどうなるか。
１）ゼロ ２）小さい ３）少し大きい ４）とても大きい
・どんな形になりそうか？
・Normal distributionになる。
・差である「0.87」は、95％以外の場所である。これが、偶然に起こる可能性は、5％以下。
・これは、今回の介入による結果であると言える。だから、この介入は効果があったと言える。
●身体で表現
○「ここが、このワークショップの見どころですよ」と、とても楽しそうな佐々木先生。
○なるほど！確かに！ 有意水準5％って、こういうことだったのか！ 佐々木先生、身体を使った表現、ありがとうございます！ 2回見て、腑に落ちました。
●質問
Q. なぜ、ＳＤだけでなく、ＳＥを使うのか？
A. t-testを開発したDr.Student（W.Gosset）が、√ｎで割るという法則を見つけた。それを活用している。
Q. どうやって、SDを出すのか？
A. エクセルは、Standard deviationを出さない。sqrt（Variance）を入れれば、出る。
12時20分～ 昼食休憩 ～13時20分
（冬休み前で、給食が無くなり、早く帰ってきた次男（小３）と昼食。13時、長男（中２）と息抜きにキャッチボール）
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●Advanced Study 1: Research paper using t-statistics 1
・井戸を設置したかどうかぐらいしか、成果としては、これまでは示されなかった。
・この研究では、Socioeconomic impactを示した。それが、JICAにも支持された。
・質問紙もシンプル。1ページで十分。介入前後を訊く。
●Some great men of Statistics
・Gossetは、ギネスビールの営業でもあった。
・Student testなら「S-test」でも良かったが、Sは既に使われていたので、t-testになった。
・Pearsonは、Marxに憧れていたので、CarlからKarlとドイツ語表現に変えた。
・Fisherと、Pearsonは、人付き合いが下手。二人の関係も悪かった。
・Gossetが、二人の間を取り持って、手紙のやりとりをした。
・Fisher（1929）～once in twenty trials.
・１／２０＝５％
・5％を基準とする理由を聞かれたら、Fisher（1929）が、提案したからと伝える。
・Fisherは、RCTの発明者でもある。「The Design of Experiments」（1935）
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●Independent t-test (Two-group t-test)
・「同じ質問紙」を、2つのグループで使う。
・RCTでも、このt-testを行う。
・2グループを、１、０、で示す。
●Excel calculation
・「片側」を使うことはない、常に「両側」を見る。
・エクセルでは、SDではなく、Varianceが示される。Varianceを二乗すれば、SDが出る。
○確かにでる！
sqrt(variance）＝SD
●質問
Q. Impactが出るには時間が必要。それをどう分析に入れ込む？
A. 介入直後にインパクトが出るものもあれば、介入後しばらくしてインパクトが出るものもある。JICAでは、インパクトが出るまでに、2年間必要と考えている。
介入直後および介入1年後～2年後に、インパクトを測定するのが良いのでは。
●Hand calculation
・100回の内、2回はでるかもしれないが、5％以下なので、介入に効果があったと言える。
・なぜ、２ tails（両側）を使うのか？
・１ tail（片側）だと、マイナス領域（左側）を見ない。プラスかゼロしか見ない。
・2 tails（両側）だと、プラス、ゼロ、マイナスを見る。2 tailsだと、ネガティブな変化も見ることもできる。
・get better, no change, get worse という可能性もある。だから、2 tails（両側）を見る。
○なるほど！ そういうことだったんだ～。
・p37
・F-value は、Fisherの名前から。
・Ｆが、３以下なら、Equal varianceと言える。
14時45分～ 休憩 ～ 14時55分
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●身体で表現
・2つのグループ。平均値が同じと考えられる。
・サンプルを、15ずつ取り出した時、4つの可能性がある。 １）平均値の差がゼロ ２）少し ３）多め ４）大きい
・そうすると、次のようなDistributionになる。
・差である「0.8」は、95％が落ちる範囲の外になる。
・この差は偶然に起こったわけではなく、介入の効果であると言える。
●皆でカメラオンで、身体で表現
●練習問題 グループ
Ｑ１ Ｎｏ
Ｑ２ Ｙｅｓ
Ｑ３ ＋１．５ cars ＤＩＤ＝１．５－０．４＝１．１
・Training session is effective.
Ganeshさん
・Nepal カトマンズに住んでいる。
・日本人と一緒に働いている
・日本時間15時30分 →ネパール時間12時30分
Q1 No
Q2 Yes
Q3 ＋238 （DID＝238－19＝219）
○できた！嬉しい！
15時55分～
・p42
●Practice of reading academic paper
・2グループ t-testを利用した論文。
・ノーベル賞を受賞。
Q. Food／Agricultureしか、伸びてないのに、効果があったと言い切っていいのか？
A. 彼らは、そう言い切ろうと決めたのだろう。
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・平均値の差（Difference）／ SE（ ）＝ t-value
・tが、2以上なら、pは、5％以下になる。統計的有意！
○なるほど！ より細かく読み解けるようになったかも！嬉しい！
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○今まで、もやっと霧がかかってたようなことが、はっきり見えてくる感じ！ 2日目も楽しかったです。ありがとうございました。
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