研究課題
基盤研究(C)
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。
教育心理学
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。
