階層モデルにおける検出力を最大化するための実験刺激選択法とそのソフトウェアの開発

• 研究課題/領域番号: 24K21063
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90030:認知科学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 藤田 和也 筑波大学, 人間系, 助教 (00986812)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
• キーワード: 実験刺激選択 / サンプルサイズ設計 / ベイズ統計 / ベイジアン認知モデリング / 心理統計学

研究開始時の研究の概要

心理学実験では，参加者が複数いて，各参加者は複数回の試行を行うことが多い。このような反復測定状況においては階層モデルを適用すべきである。また人の認知プロセスをモデル化した認知モデルも利用される。この階層認知モデルにおいて，どのくらいデータ数 (参加者数，試行数) を収集すべきか，参加者に提示する実験刺激は何が最適かを統計的な観点から決定する枠組みを開発する。実験刺激とは参加者に提示される刺激全般を指す (例: ギャンブルクジを提示する課題における報酬額，報酬が得られる確率)。また，実験刺激やデータ数の設計を行うためのソフトウェア開発を行う。これにより妥当性の高い実験が行えることが期待される。