体力テスト班

• 自分たちの興味をうまく定量できるデータを探した
• 応答変数を説明するために、さまざまな説明変数と解析方法を検討した

手のひら班

• 自分たちの興味をどのようにして定量できるかをよく考えた
• 多くの写真データを集め、自分たちで手を動かして定量した

給料班

• 答えやすいアンケートを作って大量のデータを集めた
• 重回帰を駆使して興味深い結果を導いた

交通事故班

• 色々なWEBサイトを調べて、信頼性の高い大量データにたどり着いた
• 当初解釈が難しかった結果に、新たなデータを加えて新たに解析をした

スマホ班

• 面白い仮説を提案し、定量性の高いデータを大量に集めた
• 説明変数のふるまいをよく理解して、適切なデータ解析をおこなった

オンライン参加組の結果も楽しみにしています！

ようこそサイエンスの世界へ！

• 科学者は誰もがこういう日常を重ねながら研究をしています
  • そもそもポジティブな結果が得られる方が珍しい
    
  • うまくいく実験をやる実習では、有意差が出るのは当たり前だけど…
  • 初めての実験／調査で予想通りの結果にならないことはめちゃめちゃよくあります（卒業研究とかでもね）
• 初めての研究で思い通りの結果が得られるかはほぼ運で、みなさんの能力とは関係ないです

大事なのはここからデータと向き合って考えること

• なぜ予想通りにならなかったのか
• 次の実験／調査ではどうしたらいいか

仮説を検証できる実験／調査になっていたか

測定の難しさ

• 本来測るべきものとは厳密には違うものを測っていなかったか
• 今回測ったもので捉えられていない要素はないか
• 一定の基準で測定された値だったか

ばらつきの存在

• 意図していない要因による効果やばらつきがなかったか
• 測定の“解像度”は測りたい効果量に対して十分だったか
  • 効果量が小さいと…
    • N数を大きくしないと検出できない
    • 十分な解像度がないと検出できない

設定した仮説は妥当だったか

仮説の根拠

• 仮説に対する十分な根拠があったのか
• 類似した先行研究はないか
  • 今回の実験/調査との違いは何か

他にありうる説明

• 今回検証した以外の仮説はありうるか
  • 根拠はなにか
  • どうしたら新たな仮説を検証できるか

次はどうすべきかまで考えて「考察」に書いてください

• 背景と目的
  • 何を明らかにしたかったのか？（大きな目的）
    
  • そのために何を調べたのか？（研究の目的）
    
  • どのような仮説を検証したか？その根拠は？
• 材料と方法
  • データをどのようにとったか
    • 外部データに関してはその由来とどのように取られたものだったのかも調べて書く
  • 用いた統計解析法と 解析コード（#でコメント）
• 結果
  • グラフと統計解析の結果（p値だけではなく検定統計量や回帰係数の推定値なども）
    
  • 結果を文章で説明する（グラフだけではダメです）

• 考察（根拠となる引用文献を添えて！）

  • 最初の問いや仮説の検証結果はどうだったのか
    
  • 仮説が支持された場合は、その重要性やそこから示唆されること
  • 支持されなかった場合は、なぜ支持されるデータが得られなかったのか
  • 次の実験／調査ではどうすべきか

• 引用

• 実習の感想やフィードバック

  • 来年度の実習の参考にさせていただきます
  • 成績に含めないので、自由に書いてください

注意事項

• 他人のレポート等をコピペしたものには単位を与えない。
• 悪質な場合は 今期の単位全体を剥奪する可能性もある。
• グラフ、Rのコード、統計量を、自分の班員と共有することは認めるが、その場合は班員の名前を明記すること。
• 参考にした文献等があれば出典を明記すること。

提出について（NUCTの「課題」機能を使って送ること）

• 締切：7月26日（月）AM 8:30
  
  
• TAさんたちもみなさんと同じくらいの技量からスタートして、必要に応じて色々な解析を身に着けました。みなさんラボにはお属されてからも継続してデータ解析に親しんでくださいね！