3.3.1.1 出身学校の詳細
表 1 から分かるように、「高職13（日本語を履修しなかった）」の 対象者は 11 名で 42.3％を占めており、最も多い。次に「高職（日 本語専攻）」は 8 名、30.8％である。「高職（日本語副専攻）」の対 象者は 5 名、19.2％であり、「高校」出身者は 2 名のみ、7.7 ％と なっており、最も少ない。
表 1. 2003 学年度分データにおける出身学校の分布 出身学校 人数（人） 比率（%）
高校 2 7.7
高職（日本語專攻） 8 30.8 高職（日本語副修） 5 19.2 高職（日本語非修） 11 42.3
合計 26 100
3.3.1.2 学習時間数の詳細
表 2 に基づけば、学習時間が 1,200-1,500 時間の学生が 15 名 で 57.7％を占めており、最も多い。次に 1,500-1,800 時間の学生 が 7 名で 26.9％であり、600-900 時間の学生が 2 名で 7.7％である。
900-1,200 時間と 1,800-1,200 時間の学生がそれぞれ 1 名で 3.8％
となり、最も少ない。
13 日本の実業高校や商業高校に当たる。
表 2. 2003 学年度分データにおける学習時間の分布 学習時間（時間） 人数（人） 比率（%）
600-900 2 7.7
900-1200 1 3.8 1200-1500 15 57.7 1500-1800 7 26.9 1800-2100 1 3.8
合計 26 100
図 1. 2003 学年度分データにおける学習時間の分布
600-900 900-1200 1200-1500 1500-1800 1800-2100
學習時間
0 10 20 30 40 50 60
百 分 比
學習時間
3.3.1.3 能力検定の詳細
表 3 から分かるように、日本語能力試験 2 級に合格した学生が 12 名、46.2％を占めており、最も多い。次に 3 級に合格した学生 は 5 名、19.2％である。1 級に合格した学生が 4 名、15.4％であり、
未受験の学生が 3 名、11.5％である。4 級に合格した学生は 2 名 で 7.7％となり、最も少ない。
表 3. 2003 学年度分データにおける日本語檢定の分布 日本語檢定 人数（人） 比率（％）
未受驗 3 11.5
1 級 4 15.4
2 級 12 46.2
3 級 5 19.2
4 級 2 7.7
合計 26 100
図 2. 2003 学年度分データにおける日本語檢定の能力分布
未受驗 1級 2級 3級 4級
日本語檢定 0
10 20 30 40 50
百 分 比
日本語檢定
3.3.1.4 塾での日本語学習歴
表 4 から分かるように、塾で日本語を学習したことのない学生 が 23 名で 88.5％を占めており、最も多い。次に塾で 2 ヶ月間日 本語を学習した学生が 2 名、7.7％を占めている。塾で 6 ヶ月間日 本語を学習した学生が 1 名で 3.8％となっており、最も少ない。
表 4. 2003 学年度分データにおける塾での日本語学習歴の分布 日本語学習歴（月） 人数（人） 比率（％）
0 23 88.5
2 2 7.7
6 1 3.8
合計 26 100
図 3. 2003 学年度分データにおける塾での日本語学習歴の分布
88.5%
7.7% 3.8%
0ヶ月 2ヶ月 6ヶ月
3.3.1.5 学年
下記の表 5 から分かるように、3 年生が 16 名で 61.5％を占め ており、2 年生が 10 名、38.5％を占めている。
表 5. 2003 学年度分データにおける学年の分布
学年 人数（人） 比率（％）
2 年生 10 38.5
3 年生 16 61.5
合計 26 100
3.3.2 2003学年度分の調査結果および考察
塾での日本語学習歴、学習時間数、出身学校の種類、学習者の
学年、日本語検定のレベル、の 5 つの個人データが学習者の学習 効果に対して有意差を示すかどうかを検証するため、それぞれを 一元配置の分散分析（ANOVA）を用いて検定した。その結果は、
表 6 に示すように、2003 学年度分の単一学校のデータに限って 見れば、「塾での日本語学習歴」および「学習者の学年」という 2 つのみが有意差を示す。
表 6. 2003 学年度分のデータにおける分散分析の結果 固定因子
（FixedFactor） 従属変数（Dependent Variable） Sig.
塾での日本語学習歴 異なり形態素数 .020 * 文の平均的長さ（MLS） .000 ***
一作文における文の数（sentences） .000 ***
誤用異なり形態素数 .032 * 誤用異なり形態素数 ÷ 異なり形態素数 .023 *
学習者の学年 延べ形態素数 .023 *
異なり形態素数 ÷ 延べ形態素数（KDT） .022 *
（*p<.05，***p<.001）
固定因子が塾で、従属変数が「異なり形態素数」の場合は、結 果が F（2,23）= 4.691, p<.05 となり、有意差がある。固定因子 が塾で、従属変数がMLS の場合は、F（2,23）= 67.640, p<.001 で、
従属変数が「文の数」の場合は、F（2,23）= 13.311, p<.001 となり、
有意差が見られる。また、固定因子が塾で、従属変数が「誤用異 なり形態素数」の場合は、結果がF（2,23）= 4.009，p<.05 とな り、従属変数が「誤用異なり形態素数 ÷ 異なり形態素数」の場合は、
結果がF（2,23）= 4.464，p<.05 となり、それぞれ有意差が見ら れる。一方、固定因子が「学習者の学年」で、従属変数が「延べ 形態素数」の場合は、結果がF（1,24）= 5.891, p<.05 で、従属変