Bayesian modeling to evaluate and increase replicability in psychology

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H04787
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Educational psychology
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Okada Kensuke 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 准教授 (20583793)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: ベイズ統計 / 心理学研究 / 再現性 / データ生成メカニズム / 認知モデリング

Outline of Final Research Achievements

This research project aimed to develop statistical models of the data-generating mechanisms of psychological datasets and apply them to various datasets to highlight the key role of substantive theories in psychological data analysis. Various models of decision-making, test item response, and survey response were developed that made it possible to quantitatively evaluate the psychological theories represented by these models.

Free Research Field

心理統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

心理学をはじめとする社会科学の諸分野において、データ収集時にはさまざまな工夫をこらして実験や調査が行われるのに対し、得られたデータの統計分析は画一化されていた。その硬直性が、再現性の危機が生じた大きな原因の一つとなってしまっていた。この問題に対し、本研究では意思決定課題などの実験データや、テスト解答や心理調査回答などの調査データの、柔軟で解釈性の高い統計モデリングを通して、データ生成メカニズムを適切に統計分析で考慮することの重要性を明らかにした。