| 研究課題/領域番号 |
26380906
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
豊田 秀樹 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (60217578)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | DeLury法 / 誤答分析 / 同時等化法 / 制限複数選択 / 潜在混合分布モデル / 交差検証法 / 構造方程式モデリング / 傾向スコア |
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| 研究実績の概要 |
本年度は主としてベイズ統計学を利用し４つの仕事をした。１つは「DeLury法を用いた自由記述における知見の種類数の捕獲率」である。生物資源量を推定するために提案されたDeLury法を自由記述における観点の推定法に応用することを提案したのである。授業評価アンケートへの自由記述を分析して、当該の授業に対する評価観点数を推定した。２つ目は「項目特性図を用いた誤答分析における仮説に基づいた誤答選択肢の併合と仮説モデル比較のための情報量規準算出方法」である。より良き項目を作成するためには、正答分析だけでなく適切な誤答分析を行う必要がある。本研究では情報量規準を利用して、複数の教科教育的仮説の選択を行うことを可能にした。３つ目は「項目反応理論を用いたテスト運用への切り替えコスト軽減の試み」である。近年、項目反応理論によるテストの運用が増えてきている。古典的テストモデルからの切り替えを行う際に、出来るだけコストがかからないように項目反応モデルに切り替えることが肝要である。本研究ではベイズ的アプローチを利用してコストダウンを行った。４つ目は「無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析」である。心理学の分野において、因子分析は多用される分析手法であり、無制限複数選択法によって得られた分割表形式のデータに対する因子分析法の需要は高い。本研究では、STANを利用した解析法を提案した。
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| 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
「おおむね順調に進展している理由」を挙げるならば、世の中全体がベイズ統計学による伝統的な統計学に対する優位性を認めるようになってきたからである。第79回日本心理学会公募シンポジウムでは、初日の午前中に開催されたにもかかわらず、立ち見が出る盛況であった。研究仮説が正しい確率を直接的に計算できる明快さが伝わり、当日のシンポジュームは大盛況のうちに閉幕した。またアメリカ統計学会ASAは、2016年3月7日に、p値の誤解や誤用に対処する6つの原則に関する声明をだた。この声明は「『ポストp < 0.05 時代』へ向けて研究方法の舵を切らせることを意図している」(R. Wasserstein) ものだと言明されている。有意性検定は習得しても、そして使い続けてさえいても、理論を誤解し、直ぐにその本来の意味は忘れてしまう。有意性検定の理論体系は、その利用者に不自然な思考を強いる。また数学的に高度であり、文科系の学生には理解ではなく、暗記を強いる。このことが様々な学会に浸透しつつあることが、本研究がおおむね順調に進展している理由と言えるだろう。
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| 今後の研究の推進方策 |
統計学におけるベイズ的アプローチは、当初、高度なモデリング領域において急成長した。有意性検定では、まったく太刀打ちできない領域だったからだ。議論の余地なくベイズ的アプローチは勢力を拡大し、今やその地位はゆるぎない太い枝となった。しかし統計学の初歩の領域では少々事情が異なっている。有意性検定による手続き化が完成しており、いろいろと問題はあるが、ツールとして使えないわけではない。なにより、現在、社会で活躍している人材は、教える側も含めて例外なく有意性検定と頻度論で統計教育を受けている。この世代のスイッチングコストは無視できないほどに大きい。このままでは有意性検定と頻度論から入門し、ベイズモデリングを中級から学ぶというねじれた統計教育が標準となりかねない。それでは若い世代が無駄な学習努力を強いられることとなる。 教科教育学とか教授学習法と呼ばれるメタ学問の使命は、不必要な枝が自然に枯れ落ちるのを待つのではなく、枝ぶりを整え、適切な枝打ちをすることにある。事態は急を要する。今年度は、入門的範囲をベイズ的アプローチで置き替え、中級から高度なモデリング領域へのつなぎ目のない学習系列の基礎を提供する予定である。
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