ハイブリッド型ベイズアプローチによる単一事例実験のための標本サイズ決定法

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K03224
• Research Institution: Joetsu University of Education
• Principal Investigator: 奥村 太一 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 准教授 (90547035)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 単一事例実験

Outline of Annual Research Achievements

Pustejovsky et al. (2014) に従った多重ベースラインデザイン（MB1-MB5）について、デザインを変更しながら信頼区間幅と検定力を算出できるような関数の作成に取り組んだ。インプットとして brm 関数（brms パッケージ）による予備データの当てはめ結果を利用し、モデル（MB1-MB5）、デザイン（人数、時点数、介入タイミング）、事後予測データの発生セット数、信頼区間幅の基準値、信頼区間幅の種類（対称 or 非対称）、有意水準αを主な引数とすることを想定した。また、アウトプットとしては、信頼区間幅の平均とSD、信頼区間幅が基準を下回る割合、経験的検定力（実際に予測データで棄却された割合）を想定した。
一方、関数内で用いる brm 関数と g_REML 関数では使用しているクラス（およびモデルの表現方法）が異なるため、予備データを brm で処理した場合にそのまま REML 推定に流用できないという問題がある。モデル式ではなく、Pustejovsky et al. (2014) が設定したモデルID（MB1-MB5）を直接指定した方が（ユーザビリティと適用可能なモデルの範囲は狭まるが）現実的である可能性もあり、判断する必要があると考えている。
COVID-19 の拡大に伴うオンライン授業等の対応で研究に割く時間をなかなか取ることができず、関数の作成は中途で終わっている。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

COVID-19 の拡大に伴うオンライン授業等の対応で研究に割く時間をなかなか取ることができなかった。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、研究計画を着実に遂行したい。可能であれば、適応的デザインの検討も行いたいと考えている。

Causes of Carryover

COVID-19の拡大によりオンサイトでの学会や研究会が軒並み中止になり、当初計上していた旅費を使う必要がなかった。一方で、オンラインでの実施が広まったことで新たな機材等が必要になり、今後はそちらへの充当を計画している。