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分からない問題はここに書いてね458 (1002レス)
分からない問題はここに書いてね458 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581260776/
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491: 132人目の素数さん [] 2020/03/06(金) 20:41:24.58 ID:8OpUF+M1 ある学力試験の結果の分析をしたいのですが ある、平均点が低すぎる(or 高すぎる)試験結果のデータがあった場合、 母集団の学力が低すぎる(or 高すぎる)のか それとも問題が難しすぎる(or 易しすぎる)のか どちらが主な原因なのか、判別する方法はありますか? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581260776/491
497: 132人目の素数さん [] 2020/03/07(土) 01:23:27.41 ID:JUAM4CMV >>491 なんで有ると思うんだろ 他のデータが必要 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581260776/497
499: 132人目の素数さん [sage] 2020/03/07(土) 07:51:10.72 ID:3M7vmA2q >>491 適当にデータを作って判定方法を考えてみた。 過去問xが100問あってその正解率は平均値7割のβ(7,3)のベータ分布に従うとする。 xから10問無作為に抽出してその配列をaとする。 ある集団でのaの正解率の配列をyとする。 例 > x [1] 0.786 0.737 0.370 0.688 0.678 0.617 0.873 0.803 0.770 0.451 0.628 0.681 0.785 0.610 [15] 0.936 0.568 0.774 0.851 0.735 0.846 0.809 0.795 0.914 0.539 0.674 0.859 0.444 0.623 [29] 0.747 0.527 0.530 0.543 0.571 0.598 0.710 0.749 0.760 0.804 0.734 0.873 0.455 0.858 [43] 0.763 0.773 0.552 0.714 0.656 0.705 0.707 0.416 0.736 0.380 0.592 0.679 0.663 0.632 [57] 0.778 0.753 0.845 0.852 0.647 0.619 0.691 0.521 0.776 0.958 0.502 0.806 0.803 0.497 [71] 0.746 0.868 0.669 0.723 0.699 0.631 0.759 0.580 0.736 0.641 0.481 0.622 0.752 0.469 [85] 0.505 0.600 0.658 0.795 0.792 0.376 0.738 0.846 0.806 0.655 0.740 0.755 0.837 0.707 [99] 0.816 0.913 > a [1] 0.623 0.641 0.795 0.770 0.678 0.804 0.568 0.688 0.600 0.376 > y [1] 0.689 0.775 0.684 0.739 0.833 0.804 0.774 0.760 0.720 0.797 x と a でt検定して > t.test(a,x) Welch Two Sample t-test data: a and x t = -0.89507, df = 11.082, p-value = 0.3898 有意差なし、aは問題が難しすぎる(or 易しすぎる)ということはない。 y と a でt検定して > t.test(a,y) Welch Two Sample t-test data: a and y t = -2.3877, df = 11.637, p-value = 0.03487 a と y との平均値には有意差(危険率0.059)がある。 その集団の学力が低すぎる(or 高すぎる)に該当する。 尚、片側検定なら p-value = 0.01743 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581260776/499
502: 132人目の素数さん [] 2020/03/07(土) 09:59:51.73 ID:lAwwgaKJ >>491に補足します。やりたいことは、 平均点が低いテストのデータが何回分かあったとき、 A 生徒は普通なのに教師が難しすぎる問題を出しているのか、 B 教師は普通の問題を作っているのに生徒がバカすぎるのか、 Aだけが原因か、それともBだけが原因か、 あるいはAとBの寄与の割合が7:3なのか2:8なのか、 テストの点のデータから、原因について何らかの情報を何とか引き出せないかなぁと… >>497 やっぱり無理ですかね… 前者と後者ではたとえば分布の形に違いが出たりとかしませんか? >>499 >過去問xが100問あってその正解率は平均値7割のβ(7,3)のベータ分布に従うとする。 ベータ分布についてあまり知識がないのですが、 「問題群の正解率が平均7割」という情報が既知であれば、 yのデータの平均は7割を超えているので事前に予想がつくし t検定によってそれを確信できますが、 いまはその「問題群の正解率が平均7割」という情報が未知なのです。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1581260776/502
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