さて，実際に計算する際の数式は，来週紹介するとして，
本日は，Microsoft Excelで実際に計算してみようか。
本日の課題
こういうデータがある。山内(1998)に掲載されていたデータだ。
何かテスト問題を解いたり，何らかの仕事・活動を行ったりする際に，取り組むことがらを課題 タスクという。で，要因Ｂから先に紹介して申し訳ないが，独立変数の一方は，課題の難易度だ。簡単な課題だと，得点は高くなるはずだよね。難しい課題だと，得点は低くなるはず。これを，
b1：難 条件
b2：中 条件
b3：易 条件
と書いている。
ところで，テストに取り組む，つまり課題に取り組む人の側の要因がある。ここでは，不安がとりあげられている。いわゆるテストや本番で緊張しやすいかどうかということだ。不安が高い人（緊張しやすい）・低い人（緊張しにくい）がいる。特にテストのときは如実に行動の違いが出てきそうだね。これが，他方の独立変数である不安の高さ。要因Ａ……
a1：低不安 条件
b1：高不安 条件
これら２要因について，各条件につき５人ずつ割り当てて，実際にテストを行った。だから全体の被験者数Ｎは３０。……人の要因だから，低不安・高不安は別の人が行わなければならないよね。課題難易度についても，個々人にとっての難易度というより，このデータでは，より一般的な難易度（例：難条件－微分方程式を解く問題，中条件－平均値と標準偏差を計算する問題，易条件：１ケタ数字の繰り上がりのない足し算）で考えるため，かつ繰り返しの測定でテスト慣れさせないため（テスト一発勝負にするため）に，被験者間要因となっている。
このデータについて，各条件の平均値と標準偏差を求めなさい。途中経過として各条件の集計表（和）も求めなさい。これが課題の出題だ。
答えは……↓の通り。
答え載せてしまってるけど，これを書き写して課題提出してもまったく意味ないよ。
実際にMicrosoft Excelで計算して，数式打ち込んで，計算しないと理屈がわからないでしょう？
ということで，実際の計算は次で。
＜教科書＞
小塩真司 (2018). SPSSとAmosによる心理・調査データ解析：因子分析・共分散構造分析まで 東京図書
＜文献＞
森敏昭・吉田寿夫（編著） (1990). 心理学のためのデータ解析テクニカルブック 北大路書房
山内光哉 (1998). 心理・教育のための統計法［第２版］ サイエンス社
