2017 Fiscal Year Annual Research Report
Reconsidering and remediation of statistical testing procedures in psychological research
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25380873
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
杉澤 武俊 新潟大学, 人文社会・教育科学系, 准教授 (30361603)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 統計的検定 / Rプログラム / 質的変数 / 事後検定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，主として前年度から引き続きオープンソースの統計パッケージであるR上で実行できる分析プログラムの開発を行うとともに，仮説検定を適用する際に行われがちな実践の問題について，いくつか追加で検討を行った。
分析プログラムの開発については，2つの質的変数間の連関を検定するカイ2乗検定で有意な連関が見られた際の事後検定として適切であると考えられる，クロス集計表における行間の一様性の検定や，一部の行と列を抽出した部分分割表について連関の検定を実行する関数を作成した。初学者でも使いやすくするための自動化など，今後の課題は残されているが，より適切な分析手法のバリエーションを提供できるものといえる。
追加で検討を行った問題のひとつに，「ある量的変数xが大きい人ほど，ある質的変数yで特定のカテゴリに該当する」という，xを独立変数，yを従属変数とする仮説に対して，yのカテゴリごとにxの平均値差の検定を行うというような，仮説と分析モデルで独立変数と従属変数が逆転している場合の影響などがある。yのカテゴリが2値である場合にはロジスティック回帰分析によってxの有意性を確認することが仮説と整合した分析手法の候補と考えられるが，そのようなデータに対してyのカテゴリ（群）間でxの平均値を比較するt検定を適用した場合について，人工データを用いたシミュレーションを行ったところ，有意な効果の有無に関する判断では両者の分析で実質的に違いがないことが示唆された。これらの結果は，理論的には必ずしも適切ではないが許容されうる手法や結果の解釈についての指針を与えることに寄与するものといえる。
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