発表

SS-046

心理調査・測定データ分析に役立つベイズ的アプローチ

[企画代表者、話題提供者、司会者] 秋山 隆:1, [話題提供者] 豊田 秀樹:1, [話題提供者] 岡 律子#:1, [話題提供者] 大橋 洸太郎:2, [指定討論者] 小杉 考司:3, [指定討論者] 竹林 由武:4
1:早稲田大学, 2:文教大学, 3:専修大学, 4:福島県立医科大学

調査や測定データの収集,分析は実験と並んで重要な心理学研究法であり,目的に応じて様々な工夫が施される。デリケートな内容を含む質問を行う際は,プライバシー保護のために,誰がどのような回答をしたか秘匿する必要がある。このための方法として間接質問法がある。また,測定において,同一項目に対する回答者集団ごとの反応の違いは特異項目機能と呼ばれ,注意が払われている。あるいは質問に対する参加者の自発的回答に基づき,調査分野の知見を収集する場合,収集した知見が調査分野のイメージを代表している程度を示す指標があると便利である。発表ではこれら間接質問法や意見収集データなどの心理調査・測定データに対するベイズ的アプローチを紹介する。これにより確信区間や仮説が正しい確率を検討可能となる。さらに,心理学研究においてベイズ的アプローチを取り入れる意義について述べる。また,RとStanによる実装法の資料を配布する。
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