知能と学習効果-4

切片と傾きを予測する / 結果の記述

切片と傾きを予測する

ここでは,IQによって切片と傾きを予測するモデルを分析してみよう。

分析の指定

さきほどの分析で使用したパス図を利用しよう。

結果

<非標準化推定値>
<標準化推定値>
<STEP UP>

結果は何を表しているのか?

  • IQの平均値で調査対象を高群と低群に分け,4週間の平均値をグラフに表すと以下のようになる。
  • IQから切片(ICEPT)への正の有意なパスは,4週を通じてIQが高い児童が低い児童よりも平均解答数が多いことを示している。
  • グラフに示されているように,IQから傾き(SLOPE)への正の有意なパスは,IQが高い児童の方が低い児童よりも傾きが大きい,つまり週を追うごとに平均解答数が上昇する傾向にあることを意味している。
  • このことは,実際にIQの高得点者と低得点者を分類し,IQ高低×4週の2要因混合計画の分散分析を行った時に,交互作用が有意となる(F(3,294)=15.36, p<.001)ことからも分かる。

 

結果の記述


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