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

• 研究課題/領域番号: 19K03224
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分10020:教育心理学関連
• 研究機関: 滋賀大学 (2021-2022); 上越教育大学 (2019-2020)
• 研究代表者: 奥村 太一 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (90547035)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 単一事例実験 / 系列相関 / 一般化可能性理論

研究開始時の研究の概要

本研究は，個人を対象とした事例研究で行われる実験計画において分析に必要となる時点数等をあらかじめ定める方法を提案することを目的としたものである。従来の方法では，時点数等を定めるためにそもそも研究の対象となっている効果の大きさを仮定しなくてはいけないという非現実的な制約があった。本研究では，ハイブリッド型ベイズアプローチと呼ばれる手法を適用して，こうした未知の効果の大きさを一定の値に仮定しなくともすむように改良を加えるものである。

研究成果の概要

多重ベースラインデザインによって得られたデータに基づいて事後予測分布からデータセットを発生させ、当該デザインでデータ収集を行った場合の信頼区間幅と検定力を推定する方法を提案した。対象者によって介入開始ポイントや時点数が異なるデザインであっても柔軟に正確度分析・検定力分析を実行することができた。一方で、想定するモデルの誤指定には頑健でない可能性があり、誤差の系列相関を考慮せずに行った場合は必要な標本サイズを小さめに見積もってしまう傾向があった。

研究成果の学術的意義や社会的意義

単一事例実験は心理的介入の個人レベルの効果とその個人差を検証する上で広く用いられている方法である。一方、対象者数、時点数、介入開始ポイント、変化の非直線性、系列相関構造、結果変数の取りうる範囲など選択肢の多様さや複雑さが統計的アプローチを導入する上で大きな障壁となってきた。本研究で示したアプローチは標本サイズ決定に注目し、ハイブリッド型ベイズアプローチの採用により多様なデザインやモデルの扱いについて一定の解決策を示したものと考えている。