階層モデルにおける検出力を最大化するための実験刺激選択法とそのソフトウェアの開発

Research Project

Project/Area Number	24K21063
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 90030:Cognitive science-related
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	藤田和也筑波大学, 人間系, 助教 (00986812)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	実験刺激選択 / サンプルサイズ設計 / ベイズ統計 / ベイジアン認知モデリング / 心理統計学
Outline of Research at the Start	心理学実験では，参加者が複数いて，各参加者は複数回の試行を行うことが多い。このような反復測定状況においては階層モデルを適用すべきである。また人の認知プロセスをモデル化した認知モデルも利用される。この階層認知モデルにおいて，どのくらいデータ数 (参加者数，試行数) を収集すべきか，参加者に提示する実験刺激は何が最適かを統計的な観点から決定する枠組みを開発する。実験刺激とは参加者に提示される刺激全般を指す (例: ギャンブルクジを提示する課題における報酬額，報酬が得られる確率)。また，実験刺激やデータ数の設計を行うためのソフトウェア開発を行う。これにより妥当性の高い実験が行えることが期待される。