研究に使うだろうｔ検定
これまで統計は全く初心者レベルだったんだけど、来年には修論を書くことになるからいずれ学ばないといけない。とりあえず修論に必要なデータを集めて集めてから学ぼうと思ってたら、今日さっそく授業でそれについて触れる機会がありました。かなり有意義な内容だったので一応ここにメモしておきます。
私の論文の主張は「ＡとＢが比例する」ということで、これは対立仮説と呼ばれるみたい。これとは逆の仮説である帰無仮説は「ＡとＢは無関係である」。帰無仮説を棄却することによって対立仮説がもっともらしいということを述べる背理法を用いて修論を書けばいいらしい。２つの変数の間に相関があるかどうかを見るにはｔ検定、しかも「対応のあるｔ検定」を用いるべき。
Google Colaboratoryを用いる。ＡとＢのデータを一覧にしたscvファイルを作成し、次のコードで実行する。
import re
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
df = pd.read_csv(“googleドライブの絶対パス（scv形式）“)
a = df[“（列名）”] #t検定は２つの引数がいるので、scvファイルの中の１つ目のデータだけ取り出す（列名指定）
b = df[“（列名）”] #scvファイルの２つ目のデータだけ取り出す（列名指定）
t, p = stats.ttest_rel(a,b)
print(t,p)
これによってｔ検定のｔ値も得られるし、ｐ値も得られる。
ｐ値が0.05未満だったら有意（偶然でなく、自分が考える要因によって統計量がある程度小さく出ている）ということ。仮説を証明するためには0.05未満が望ましい。言い換えると、１００回試行したときに９５回は有意になるということで、これによってＡとＢの相関が肯定できる。
p値（probability）：どれくらいの確率で正しい帰無仮説を棄却することを許容するか。
p < 0.05 （通常は5%まで許容される。命に係わるような統計は0.01などの精度にするらしい）
いつか使うので楽しみ。
期末課題
期末課題が一気に３つ襲い掛かってきました。かなりのストレスを感じています。この感覚は大学生ぶり。一つずつ処理していくめどは立っているけど、院生ということもあるし、先生とも距離が近いので適当には書けないなあという気になってます。仕事しながらこの課題はかなり辛い。時間がない。
入学するときに長期履修制度を利用して４年で卒業しようかとも考えたんだけど、大人になってからの４年は結構大きいから２年でさっさと卒業できるならそっちのほうが将来的にもいいだろうと思い、普通の学生と同じく２年にしてしまった。そのせいで授業を結構たくさんいれないと間に合わなくなって、今のように期末課題が積もりに積もって。少し後悔してます。来学期は授業を減らして、次年度に分散する形で負担経験しないと。
そんな関係でWechat公式アカウントのほうの更新が間に合ってなくて、読んでくれている方本当にすみません。それから試験解説も更新してないや。WEB講座のほうも充実させたいんだけど今はまだ…。 期限に焦らされるのがだいぶ好きじゃないから、なんとか頑張って、短期集中で処理したいと思います。
留学生
そういえば同じく日本語学を研究してるゼミ生に中国人留学生が２人いるんですが、この２人はとんでもなくすごい。日本語の運用能力もとんでもなく高いけど、何よりすごいのが日本語学のことよく知っててびっくりする。中国の大学の日本語専門の学生って、ただ日本語教育を受けているだけで日本語学の知識はまず無いんです。でも２人はしっかりその知識があって、話をするとちゃんとやり取りできて、まったく私が知ってる留学生じゃない。
留学生は大体アルバイトすると思うけど、冷静に考えると他国でその国の言葉を使ってアルバイトするってすごくないですか？ 居酒屋で働いてるって簡単に言うけど、あそこって津軽弁がめちゃくちゃ飛び交ってるし、お酒が入って日本語もやや聞きにくくなるかもしれないし。私だったら怖くて飛び込めないけど、それを平然となのか、平然とではないにしてもしっかり続けられているのはかなりの経験になると思います。
留学生って、留学先の国の人から見ればその国の代表として見られるんですよね。中国人留学生を見たら、それが中国人なんだって思うはず。でも他の国に行って生活しよう、と思う人は実はどこか頭がぶっ飛んでて（悪い意味じゃないですよ！）、典型的じゃない気がする。留学しようと思うだけでかなりの度胸があるはずだから、アルバイトなんかもできちゃうのかなと…。 こうして中国人留学生が日本で生活する姿を間近で見るといろんな発見があります。
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