2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a user-friendly software for the Ratcliff's diffusion model analysis and it's application to the Implicit Association Test
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25380988
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| Research Institution | Kyoto Koka Women's University |
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Principal Investigator |
土居 淳子 京都光華女子大学, キャリア形成学部, 教授 (00301713)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川西 千弘 京都光華女子大学, 健康科学部, 教授 (70278547)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 潜在的連合テスト / IAT / Ratcliffの拡散モデル拡散過程モデル / パラメータ推定 / fastDM / 外れ値処理 / プログラム開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
潜在的連合テスト（以下ではIATと表記）は、潜在的態度を測定するツールとして普及しつつあるコンピュータ課題である。IATの結果は測定時の心身の状態、課題遂行の戦略等の影響を受けやすいため、個人差や個人内変動を測定する場合には、剰余変数の影響をどのように取り除くかが重要となる。しかし、IAT効果の標準的な算出方法であるDスコアは、経験的・探索的に見出されたものであるため、剰余変数の影響を評価することが難しい。
本研究の目的は、①拡散過程モデルに基づく、個人差・個人内変動の推定に適したIATデータ分析手法の確立、②ユーザ・フレンドリーな分析ソフトウェアの開発・公開・利用支援の2つである。
①については、H27年度までに、実験参加者毎の試行回数がそれほど多くないIATデータに対しても、データスクリーニングを適切に実施し、推定パラメータ数を合理的に制限することで、拡散過程モデルに基づくパラメータ推定が適用可能であることを示した。H28年度は、実験参加者14名に対して5回の繰り返し実験を行い、拡散過程モデルによるIAT成分の推定値とDスコアの比較分析を行った。拡散過程モデルから得られるIAT成分には慣れの効果が顕著に検出された。
②については、H27年度までにパラメータ推定ソフトウェアのベース部分の開発を完了し、H28年度は、推定結果の妥当性を評価するための機能拡張とユーザインタフェースの改修、IATデータの特化したデータ分析プログラムの作成を行った。さらに、データ下処理ソフトウェアを作成した。拡散過程モデルに適用するためには入念なデータスクリーニングが必要であるが、その作業は一般ユーザの大きな負担となる。データ下処理ソフトウェアを併用することで、拡散過程モデルによるIAT成分の推定が飛躍的に身近なものとなった。
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