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2015 年度 実施状況報告書

心理学データのための情報仮説の評価法およびソフトウェアの開発

研究課題

研究課題/領域番号 24730544
研究機関専修大学

研究代表者

岡田 謙介  専修大学, 人間科学部, 准教授 (20583793)

研究期間 (年度) 2012-04-01 – 2017-03-31
キーワード情報仮説 / 統計改革 / 心理統計学 / 効果量 / ベイズ推定
研究実績の概要

本研究課題では,心理学データ分析のための新たな情報仮説の評価法を開発し,またそれを実装したプログラムを開発・公開して,心理学研究における従来型の有意性検定を補完・代替する方法論として役立てることを目的とした。
本年度は,第1に,心理学で質問紙の開発・評価を中心に広く利用されるクロンバックのα係数についての情報仮説の評価法を新たに開発した。ベイズ統計学の枠組みを用いて,ベイズファクターを用いてα係数についての情報仮説が評価可能となった。この成果はResearch Synthesis Methods誌に原著論文として掲載された。第2に,前項で開発した方法を実行するためのフリーの統計ソフトウェアRで動作するプログラムを開発し,上記論文のSupplementary Materialsとしてインターネット上で公開した。これには実データ分析例も合わせて掲載されており,実データを持っている応用研究者も開発手法を自らのデータに容易に適用できるようになった。第3に,心理学に関連する情報仮説の評価法をレビューした総説論文を執筆した。これは紀要論文として発表された。また,生じうる問題点などを整理し,理論的枠組みとともに提示した。
このように,本年度までに,当初の目的であった心理学データ分析のための新たな情報仮説の評価法を開発すること,また応用研究者にとって使いやすいプログラムを作成し公開することという目的を達成することができ,成果を査読付き論文の形で国際誌に発表することができた。
なお,情報仮説の評価はいつでも可能なわけではない。より汎用的なモデル選択の方法としてはクロスバリデーションの観点から情報量規準を利用することが挙げられる。これを用いた成果も,Journal of Mathematical Psychology誌に査読論文として公開した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究課題の背景は以下のようなものである。心理学データ分析において,帰無仮説有意性検定は,長きにわたり支配的な地位を占めていた。しかし近年,こうした方法論が本来の解釈を超えて利用されることの弊害が,多くの研究者によって明らかにされてきた。こうした中で,本研究課題では,従来法の問題点を解消するための新たな枠組みとして,情報仮説の評価に注目した。情報仮説は,研究者の持つ仮説を統計モデルにおけるパラメータについての不等号・等号制約を用いて直接的に表現した仮説である。これを心理学研究の枠組みで利用できるよう,統計手法とプログラムを開発することが本課題の目標であった。

本年度は計画上の最終年度であり,これまでの研究成果をまとめて発表することが一義的な目的となった。「研究実績の概要」に述べたとおり,昨年度までの成果に加えて3点の成果を公表できた。1点目は,国際誌に査読付き論文誌として公開された。2点目は,そのSupplementary Materialsとしてオンラインで公開された。3点目は,国内研究者にとってアクセスしやすい和文の大学紀要論文として公開された。1点目・3点目の成果も,ともにオンラインで,また研究代表者のホームページからもアクセス可能である。3点目の成果は情報仮説についての和文で書かれたおそらく初の総説であり,これによってわが国の心理学研究者が新たな統計手法を利用する上での障壁が除かれると期待される。

このように,計画上の最終年度であった本年度までに,当初の目的であった心理学データ分析のための新たな情報仮説の評価法を開発すること,また応用研究者にとって使いやすいプログラムを作成し公開することという目的を達成することができ,その成果を査読付き論文の形で国際誌に発表することができた。したがって,研究は当初計画したとおり,順調に進展したと考えている。

今後の研究の推進方策

本研究課題の立案時点では予期されなかったことであるが,最終年度にあたる平成27年度に,研究代表者が在外研究のため,1年間を通じ米国カリフォルニア大学に滞在し研究を行うこととなった。このため,研究立案時点で予定していたよりも,備品や海外出張のための旅費,論文入手のための資料費,英文校閲費などの支出が抑制できた。

在外研究で研究の時間が比較的多くとれたこともあり,上記に述べたとおり,研究自体は順調に進行しており,成果をまとめ発表する段階である。したがって,1年度研究期間を延長し,抑制できた研究費を平成28年度における成果発表のための費用として支出することによって,研究成果のさらなる公開を目指していく。

次年度使用額が生じた理由

本研究課題の立案時点では予期されなかったことであるが,最終年度にあたる平成27年度に,研究代表者が在外研究のためまる1年間,米国カリフォルニア大学に滞在し研究を行うこととなった。このため,研究立案時点で予定していたよりも,備品費や海外出張のための旅費,論文入手のための資料費,英文校閲費などの支出が抑制できた。

在外研究で研究の時間が比較的多くとれたこともあり,上記に述べたとおり,研究自体は順調に進行しており,成果をまとめ発表する段階である。したがって,1年度研究期間を延長し,抑制できた研究費を平成28年度における成果発表のための費用として支出することによって,研究成果のさらなる公開を目指していく。

次年度使用額の使用計画

研究成果をひろく国内外へと発表するための費用として支出する。具体的には,英語論文を執筆し投稿するための英文校閲費用,および国際学会発表のための出張費用として支出する。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2016 2015 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 謝辞記載あり 2件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件)

  • [国際共同研究] University of California, Irvine(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      University of California, Irvine
  • [雑誌論文] A Bayesian approach to modeling group and individual differences in multidimensional scaling2016

    • 著者名/発表者名
      Okada, K. & Lee, M.D.
    • 雑誌名

      Journal of Mathematical Psychology

      巻: 70 ページ: 35-44

    • DOI

      10.1016/j.jmp.2015.12.005

    • 査読あり / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] ベイズ推定による情報仮説の評価:その理論と各種モデルへの応用について2016

    • 著者名/発表者名
      岡田謙介
    • 雑誌名

      専修人間科学論集 心理学篇

      巻: 6 ページ: 9-17

  • [雑誌論文] Bayesian meta-analysis of Cronbach's coefficient alpha to evaluate informative hypotheses2015

    • 著者名/発表者名
      Okada, K.
    • 雑誌名

      Research Synthesis Methods

      巻: 6 ページ: 333-346

    • DOI

      10.1002/jrsm.1155

    • 査読あり / 謝辞記載あり
  • [学会発表] Post-processing of MCMC output in Bayesian multidimensional scaling2015

    • 著者名/発表者名
      Okada, K. & Mayekawa, S.
    • 学会等名
      Joint Statistical Meetings 2015
    • 発表場所
      Washington State Convention Center (USA)
    • 年月日
      2015-08-08 – 2015-08-13
    • 国際学会
  • [学会発表] Bayesian estimation in hybrid multidimensional item response model2015

    • 著者名/発表者名
      Okada, K. & Mayekawa, S.
    • 学会等名
      International Meeting of the Psychometric Society
    • 発表場所
      北京師範大学(中国)
    • 年月日
      2015-07-12 – 2015-07-16
    • 国際学会

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公開日: 2017-01-06   更新日: 2022-01-27  

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