パワポ 参考 文献。 「参考文献,パワーポイント」に関するQ&A

引用の仕方・参考文献の書き方

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では実際に参考文献を利用した際にどうすべきでしょうか。 資料に載せる際の参考文献のURLの書き方を考えていきましょう。 ・作者の名前や出版社、サイトのタイトルを明記します。 ・参考文献のサイトのURLをコピーします。 ・資料の最後に〈参考文献〉とまとめてコーナーを作り、URLをペーストします。 ・複数参考文献がある場合は箇条書きで全て明記します。 基本的な作業はこれだけです。 さらに日時やどこを参考にしたのか分かりやすくしておくと後から見直したときに時間を取りません。 あなたの資料を閲覧した他人も参考文献にたどり着けるような書き方をしておくといいでしょう。 URLだけで大丈夫? URLだけでは不十分です。 もし参考文献として引用したサイトが移動していたり、もし引用したサイトのURLが変わっていたら、あなたは再びその参考文献のサイトにたどり着けますか。 引用したときには存在したサイトでも、時間が経ったら無くなっていることもあります。 その際にURLだけでは参考文献のサイトを追うことができず一生見つからないこともあります。 資料作りの際は時間に追われていることが多いです。 そのときに無駄な手間をかけたくありません。 しかしタイトルや著作名など詳細な情報が分かっていたら、簡単に見つけられますし今後必要な時もすぐに参考にすることができます。 参考文献のURLが長い場合は 参考文献のURLを明記する際に、コピーしたURLをペーストすると、文字の羅列がページの半分を占領してしまった経験は誰しもしたことがあるでしょう。 その結果分資料が分厚くなり、かさばることを避けるために「必要のない羅列が多いし区切りのいいところで削除してもいいんじゃない?」と考え、削除する人も多いでしょう。 以前は目にすることが少なかった長いドメインを持つURLですが、最近は昔よりも多くなっています。 なぜならインターネットが普及した今、サイトの数が増え、サイトのページも多様化した結果、ドメインの数が足りないため、URLを長くすることでそのページを差別化しています。 目にする機会が増えた今だからこそ、長いURLを参考文献として明記するためには、どうすればいいのか知っておきましょう。 短縮してもいい? 必要ない部分は削除してもいいのではないだろうかと思いがちですが、サイトのURLはその参考文献の居場所、住所に当たります。 住所がわからない人から葉書を貰っても返事のしようがありません。 必ずリターンアドレスは書きます。 それと同じで参考文献も自分、他人、そして参考文献の著者に伝わっても問題ないような書き方で書いておく必要があります。 あなた自身が分かっていても読むのは周りの人です。 あなたの資料を読んで、参考文献について周囲の人が詳しく知りたいといった場合、すぐ見つけられ手間がかからないように正確に明記しておきましょう。 改行したら? 資料として参考文献のURLを載せたはいいものの、印刷するときに文が切れてしまったり変に紙が余ったり中途半端になることがあります。 こういった場合は思い切って参考文献を改行しましょう。 資料は他人に見てもらうものであり、見やすさと分かりやすさが優先です。 改行していてもURLやサイト名から参考文献にたどり着くことは可能です。 あなたがせっかく努力して作り上げた資料です。 URLも含めた見やすい資料をみんなに見てもらいましょう。 反対に印刷をしないでメールで開く場合は、見やすさよりもURLを優先します。 相手が何を求めているのか判断して適宜変更します。 つまり、時と場合により改行することをおすすめします。 参考文献のURLの日付って?.

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引用の仕方・参考文献の書き方

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研究発表におけるパワポ・スライドの作り方【ルールと注意点】 2020年5月29日 先生(上司)の前で研究発表をしろと言われた!学会発表が近い! パワーポイントを使ったスライドってどうやって作るの!? という場面に多くの人が直面します。 そこで本記事では、 研究室や所属の機関などでの進捗報告や学会発表(研究発表)でのプレゼンテーション発表のために、 守ったほうがいい、やったほうがいい、と思われるスライドのルール、発表のルールをまとめています。 薬学の学位 Ph. D を取得している薬剤師かつ、学会の優秀発表賞を頂いたことがある筆者が、初めて発表する人だけでなく、発表経験のある人のためにも、良い発表をするための心構えや発表の準備について記載しましたのでご参考ください。 - 目次 -• 研究室での研究発表の際は、発表の目的が研究のまとめを発表するのか、最近の進捗を報告するのか、しっかり確認しましょう。 同じ題目で発表する場合でも、聴衆が異なれば発表の内容、やり方を変えなければなりません。 簡単なようですが、ここはとても重要なポイントで、あまりできていない人が多くいます。 つまり、相手に対して 「主張したい内容」をはっきりさせておく必要があります。 あなたがこれから行う発表は、頑張りをアピールする場ではありませんよね? あなたが主張したいこと、さらには相手が知りたいこと、この2つを意識しましょう。 あなたは 「誰に」「何を」伝えたいのでしょうか。 これを曖昧にせず、はっきりと形作ることがわかりやすい発表に繋がります。 学会の進行を守ることだけでなく、 相手の時間を使っていることを念頭に置いて発表しましょう。 内容が多い場合には、詰め込みすぎて発表時間内に終わったものの早口になってしまっては誰もわかってくれません。 相手がいての発表ですので、ゆとりをもって発表し、相手にわかってもらいましょう。 PCモニターの主流がワイド型がになったためか、デフォルトでワイドに変わってしまいました。 しかし、発表のプロジェクターでは、ワイドで作ってしまうと画面が小さくなってしまい、見えにくくなってしまいます。 指定がない限り、4:3で行うのが原則です。 ワイド画面での発表というだけで、伝える気があまりないのかなと感じさせてしまいますので気を付けましょう。 もしかすると海外ではワイドが一般的になっているのかもしれません。 学会の規定をしっかり確認しておきましょう。 せっかくの研究発表なのでデザインを凝ることはいいことです。 しかし、発表の中身以上に目立ってしまうデザインであったり、文字や図と被っていて見栄えが悪くなってしまうもの、気をつかって場所をとってしまうようなデザインは避けましょう。 スライドで伝えたいのはデザインの良さではないですよね。 また、文字サイズが小さいと、聴衆は何も見えません。 それはすごくもったいないことです。 文字のサイズは最低でも20~24 pt程度にし、文字の量を減らして大きく書くことを心がけましょう。 フォントは 日本語はMS Pゴシックやメイリオ、 英語はCalibriやArialにする人が多いように感じますが、フォントは統一さえすれば好みでいいと思います。 指導者の人に聞いて、特に指定が無ければ自分好みのフォントを選びましょう。 研究発表の中身を簡潔に表すタイトルと発表者の名前、発表者の所属をしっかりと書きましょう。 イラストや画像などを貼ってもよいですが、バランスに注意しましょう。 もしくは、発表いたします。 と言って始めます。 という方もいますがこれは謙譲語になりますので不適切です。 聴衆がどういう人なのかを踏まえて、できる限り分かりやすく、かつ興味を持ってもらえるようにしましょう。 また、原則入りは広く(一般論)、どんどん狭めていく(研究内容に)、 逆三角形のストーリーで話していくのが良いでしょう。 (例) 現在日本は、極度の少子高齢化を迎えようとしており、今までの法律や制度では対応できないものがあります。 その中に、医療保険制度があります。 医療保険制度は日本に特徴的な保険制度で、皆保険で、医療機関を自由に選べ、さらには安い医療費で高度な医療を受けられます。 しかし、医療の発展と同時に高齢化かつ平均寿命の上昇により、国の医療費の負担が増加しています。 そのため、国は医療費を減らすためにセルフメディケーションを推進しようとしています。 今回は、このセルフメディケーションの推進について〇〇という目的で研究を行いました。 聴衆者の大半は、初見の発表となると思います。 そのため、発表内容についてこれてないということが多々起こりえます。 そういったことが起こらないように、最初に目次を用意し、今何について話しているのかを視覚的にも伝えましょう。 また、頭の整理のためにも小括といった一区切りは大事になります。 まとめのスライドを見れば、発表の全体像がわかるようにすれば素晴らしいです。 イメージ図などがあればさらにわかりやすくなると思います。 さらには質問もされやすくなると思います。 写真などとともに載せる場合もあり、出すのは構いませんが、言い終わって質疑応答になったらまとめのスライドに戻したほうが良いでしょう。 長文で書かず、簡潔・箇条書きで書く KISSの原則と呼ばれるプレゼンなどの説明や執筆、プログラミングなどで常に心にとめておかなければならないルールがありますが、これを意識しておきましょう。 Keep it short and simple. (短く、単純に) Keep it simple, stupid. (単純にしておけ!この間抜け) など、この言葉の由来や表現はいくつもありますが、この原則を守り、 「短く、簡潔に、単純に」伝えられるように心掛けましょう。 というのも、聞き手の集中力は、あまり長く持続しないのが普通です。 あなたも他の人の発表をずっと集中して聞けていますか? 通常、最初の1、2分を除いて、時間が経つにつれて集中力は減っていくといわれています。 しかし、集中力が下がった状態でも、KISSの原則を守ることで理解を手助けしてくれます。 経験的に、スライドを作るのに慣れていない人はついつい長文で書いてしまい、さらに発表時はそれを読むだけになる場合が多いです。 文で書いてしまうと、聴衆は文字を読み、発表者の声はあまり聞いてくれません(その後集中力が下がり、最悪の場合は睡眠時間となってしまいます)。 そうならないためにも、重要なところだけを簡潔に箇条書きにするのが良いでしょう。 短いキーワードを出すとき以外は中央揃えを避けましょう。 説明しないかつ重要ではない内容は極力書かないようにしましょう。 また、伝えたいことが複数あるならば、スライドは分けるべきです。 スライドのレイアウトで印象を下げることを避けるために、レイアウトは美しくしましょう。 余白は広すぎず狭すぎず、を心がけましょう。 パワーポイントには、オブジェクトの配置で選択した図形やテキストボックスを中央揃え、左揃え、等間隔に配置するなどの便利な設定がありますので、使えるようにしておきましょう(配置を行うには2パターンあります。 下記図参照)。 しかし、スライドいっぱいいっぱいに文字や図があれば 非常に見ずらいビジーなスライドになってしまいます。 スライドがビジーであればあるほど、発表者の話は聞いてくれなくなってしまいます。 先ほど説明したKISSの原則を守りましょう。 しかし、その発表は国際的な場や日本人以外の観衆がいますか? 学会や相手からの指定がある場合は別ですが、見栄えのために不必要に英語を入れる必要はありません。 その発表は、あなたの英語ができることをアピールする場ではなく、相手に理解してもらうことが大事ですよね? 日本人相手なら日本語で伝える方が伝わりやすいのは当たり前です。 無駄なアクションはいりませんが、スライドの内容が伝わりやすくなるようにアニメーションを駆使するのはよいことでしょう。 聴衆の視線を誘導することができる力がアニメーションにはあります。 しかし、せっかく説明した文章やイラストの上に重ねるようなアニメーションはできるだけ避けましょう。 また、アニメーションの使いすぎにも注意してください。 150 cmとか、1. これは絶対的ルールですので、早めに身に付けておきましょう。 文書を書くときも基本的に同じになります。 聴衆に理解してもらわなければ発表する意味がありません。 素晴らしいプレゼンを行うためには、原稿作りが必須です。 また、原稿を作成していくと同時にスライドの見直しも行いましょう。 プレゼンテーションのような誰かに何かを説明することは、一緒に階段を上がってもらうのと似ていると言われています。 わかりやすく納得できる説明をして、相手に階段を1段ずつ上がってもらい、最上階(=あなたが伝えたいこと)まで自然と辿り着けば、あなたの発表は大成功です。 目的地が見えない(目的や伝えたいことがわからない) 1つの段差が大きい(説明が理解できない) 段差の幅がバラバラ(論理的でない) 上がれない人がいる(周辺知識が乏しい人が理解できない) といったストーリーではダメです。 練習をするたびに、スライドがわかりにくかったり、情報不足であったりすることに気づきます。 発表に慣れてくると練習する作業を怠るようになる人がいますが、それはだめです。 練習をすればするほど、良い発表になるのは間違いありません。 どうしても原稿を覚えられない場合を除いて、原稿を見ながら発表するのは邪道です。 原稿を見て発表すると、聴衆からは準備不足感を伝え、さらに早口になってしまい、相手にいいたいことが伝わらなくなってしまいます。 原稿通りに間違えずに発表する必要はありません。 発表で大切なことは、相手に伝えるべき内容を伝えることです。 その目的が達成できるのであれば、言い忘れや言い回しが違っても気にする必要はありません。 また、可能ならば群衆に視線を送ることで、相手が理解しているのかを確認することができます。 発表にふさわしい服装を心がけましょう。 学生なら学生らしくで構いません。 練習の時からゆっくりと大きな声で話すように心がけていきましょう。 重要なキーワード、結論を言うとき、または言った後に一息つくことで発表者の頭にも入りやすくなります。 早口だったのを落ち着かせることもできるので、 間を取る練習も行っておきましょう。 ポインターは、適切な場所に、適切なタイミングに使えるように練習しておきましょう。 ぐるぐる振り回すのはみっともないのでやめましょう。 手が震えてしまう人は、簡単に丸を描いてポインターを消し、なるべく震えを見せないようにしましょう。 ポインターを持つ腕の脇をしめたり、もう片方の手でポインターを持つ腕の手首を支えることで震えが目立たなくなります。 質問を遮って説明に入る人や、質疑中にスライドのページを変えて説明の準備に入るひとがいますが、それは印象がよくありません。 質問の意図をしっかりと理解し、その答えを伝えましょう。 質問の意図がわからなければ、恥ずかしがらず聞き直しましょう。 大抵の場合、わかりやすく言い直してくれます。 見当違いな回答をしてしまうのは避けましょう。 最悪答えに困ったときには… そちらについては今後の検討課題であると考えています。 貴重なご意見ありがとうございます。 などを言えば大丈夫でしょう。 学会などでは発表のセクションが終わった後に質疑応答をしてくれた人へ感謝を伝えにいくと、有益な情報を得られたり良好な関係を築けたりする場合があります。

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その「引用」は許されるのか?講義やウェブでの資料配布は?

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・回答者 No. 1 ~ No. 3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。 0E-1 1. 0E-2 1. 0E-3 1. ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるための指数表記のことですよ。 ・よって、『2. 43E-19』とは? 2. 0000000000000000001だから、 0. 000000000000000000243という数値を意味します。 ・E-数値は 0. 1、0. 01、0. 001 という小さい数を表します。 ・数学では『2. wikipedia. wikipedia. ・回答者 No. 1 ~ No. 3 さんと同じく『指数表記』の『Exponent』ですよ。 0E-1 1. 0E-2 1. 0E-3 1. ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた... ここでは、Source: The Asahi Shimbun, Morning Edition, 13 August 1985のように書けますね。 下記に、Fox Newsで出典を一番下に明記している記事を御参考までに御紹介します。 ご不明な点は、ご面倒ですが補足質問を御投稿くださいますようお願い申し上げます。 foxnews. html Q エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。 両者の違いが良くわかりません。 宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。 (例) セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3. 89444、STDEVPでは3. 741657となります。 また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る 182 、これをデータの個数13で割る 14 、この平方根を取ると3. 741657となります。 では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。 A ベストアンサー データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。 また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。 で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。 公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。 まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。 AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。 A ベストアンサー 「以」がつけば、以上でも以降でもその時も含みます。 しかし!間違えている人もいるので、きちんと確認したほうがいいです。 これって小学校の時に習い以後の教育で多々使われているんすが、小学校以後の勉強をちゃんとしていない人がそのまま勘違いしている場合があります。 あ、今の「以後」も当然小学校の時のことも含まれています。 私もにた様な経験があります。 美容師さんに「木曜以降でしたらいつでも」といわれたので、じゃあ木曜に。 といったら「だから、木曜以降って! 聞いてました? 木曜は駄目なんですよぉ 怒。 と言われたことがあります。 しつこく言いますが、念のため、確認したほうがいいですよ。 「以上以下」と「以外」の説明について他の方が質問していたので、ご覧ください。 goo. php3? 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。 また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル 比べるための基準となるサンプル を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布 正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式 でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。 それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。 ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合 分散値 、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された 差を出すために 必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる。 よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された 差を出すために 必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。 具体的に例示してみましょう。 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。 一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。 そこで、差を検定するために、t検定を行います。 常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0. 8とした場合に5. 7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。 一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。 この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551. 33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。 この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。 その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲 小数点何桁レベルの誤差 に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。 テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。 これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。 多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。 1mm違っても規格外品となります。 工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。 しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。 そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。 また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。 ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。 あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。 そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。 ただ、経験則上指標的なものはあります。 正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない それ以下でも問題ない場合もある とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。 でも、あくまでも指標です。 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。 また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な... A ベストアンサー たまたま手元に「公用文作成の手引き」という冊子があります。 役所で使用する文書規定の本です。 これによると、章、節、項までは皆さんのおっしゃる通り。 さらに、「項目を細別する見出し符号は以下による。 」とあります。 第一章 第二章・・・ 第一節 第二節・・・ 第一項 第二項・・・ 第1 第2 1 2 3 1 2 3 ア イ ウ ア イ ウ A B C A B C a b c a b c 注1:「第1」を省略して「1」からはじめても良い。 注2:「イ」「ロ」「ハ」「ニ」は用いない。 以上のように書いてありました。 しかし、何にせよ法律で決まっているわけでもないし、通常は 自分の好みで選択して、問題ないと思います。

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