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ブックマーク / www4.ocn.ne.jp/~murakou (5)

  • 心理統計についての注意点:妥当性についての注意点

    妥当性について 妥当性研究をやや詳細にまとめたレジュメを作成しました. ここをクリックしてください. 妥当性のお話(1)…妥当性の分類と測定 妥当性(validity)のお話に入ります.妥当性の定義ですが,「尺度が測りたい対象を正確に測れているか」という意味になります.信頼性と妥当性について混乱する人もいるみたいですが,ダーツのアナロジー を使えば理解しやすいのではないでしょうか?ダーツの的に人が繰り返しダーツを投げて当てる姿を想像してください.ある人が一貫して同じ所に当てる時,その人は信頼性が高い(妥当性はともかく)という状態です.逆にいくらなげても場所が定まらない人は信頼性が低いという状態です.また,一貫して同じ場所に当てたとしてもそれがずっと的の外である場合,信頼性は高いが妥当性が低い状態だと言えます.そして,一貫して的に当てつづける場合を信頼性,妥当性ともに高い状態だということ

    midnightseminar
    midnightseminar 2014/01/14
    妥当性の解説としては定番のページ。
  • 心理統計の注意点:重回帰分析についての注意点

    重回帰分析について 1.単回帰・重回帰分析における基的な注意点 単回帰分析とは,ある従属変数を1つの独立変数で予測するための分析で,独立変数が2つ以上の場合は重回帰分析となります.以下両者を回帰分析と呼びます.具体的にどのような数式で求められるかなどに関しては,ある程度分かっているものとして,この節ではその使用上の実際的な注意点などに触れていきたいと思います. 回帰分析で最も押さえておかなければならないポイントは,変数間の「相関関係」(正確には分散と共分散)によって回帰係数が決定されているという事実です.つまり質は「相関係数(の関数)」なのです.独立変数,従属変数を標準化した上で算出される回帰係数を標準回帰係数といいますが,単回帰分析の場合,これはまさに独立変数と従属変数の相関係数そのものです.重回帰分析によって算出される(標準)偏回帰係数も,独立変数と従属変数,そして独立変数間の相

    midnightseminar
    midnightseminar 2013/11/10
    重回帰分析の性質の解説として分かりやすい。交互作用を検討する場合の問題についても書いてある。
  • 心理統計いろいろ - 村山航

    信号検出理論 (Stanislaw & Todorov (1999, Behavioral Research Methods, Instruments, & Computers) を参照 /* H=hit rate, FA=false alarm rate */ /*  d'の算出(正規性,等分散性の仮定必須) HやFに0があるときは,試行数(分母)に1を,hit数,false alarm数(分子)に0.5を足して,HやFを求める  */ DPRIME= PROBIT(H)-PROBIT(F)< /FONT> /*  βの算出(SN比によるresponse bias)  */ BETA= EXP((PROBIT(F)**2-PROBIT(H)**2)/2) /*  lnβの算出(βに自然対数をとっただけ) */ LNBETA= (PROBIT(F)**2-PROBI

  • 心理統計の注意点:因子分析についての注意点

    因子分析について 細かいことを書いていますが,個人的に一番大切だと思うことは,「2.(0) 何よりもまず押さえておくべきこと」です.ある程度分かっている方は,その部分だけ読んで頂いてもいいと思います. 1.因子分析の手順と様々なパラメータの意味 因子分析。心理学をやっているなら、そして質問紙調査をやるのなら、必ず一回はぶつかる壁でしょう。そのやらんとするところは分かるのだけれども、出力が多すぎて何を見たらいいか分からない。回転って何? 共通性の推定値? よく分からないからこそ、統計ソフトのなすがまま、デフォルトの設定で行っている人も多いでしょう。この章では、そのような因子分析に関し、分析が行われる手順をできるだけ平易に解説しながら、様々な言葉の意味を記述していきたいと思います。 (1)測定変数の相関行列を求める: 因子分析を行う時、最初に行われるのは、測定変数間の相関行列(もしくは

    midnightseminar
    midnightseminar 2013/09/21
    因子分析の本質。わかりやすい。このページの、分布や誤差を確認しろという注意点は、何度も読んで、理論的に理解しなければまずい。
  • http://www4.ocn.ne.jp/~murakou/anova.htm

    分散分析について 1.分散分析の前提について 分散分析(analysis of variance; ANOVA)は,複数の群間の平均値を比較するための手法です.実験研究で特に多く扱われます.2群間の平均値を比較するのであれば,t検定というものがあります.分散分析は,この分析をさらに複数群間(そして複数要因間)の比較に拡張したものだというイメージを持つと分かりやすいと思います.実際,2群間の平均値差を分散分析にかけると,t検定とまったく同じ結果を生みます. 「群間の比較」というと,「群の違い」→「従属変数の違い」といった説明・因果のイメージを抱きやすいですが,これは正しくありません.例えば調査研究で,成績が高い人と低い人に分けて動機づけ得点の比較をする場合を考えてみましょう.このとき,群間に差があると,「成績が高い人ほど動機づけが高い」という説明をしがちです.この説明は間違っていないので

    midnightseminar
    midnightseminar 2013/08/26
    分散分析の解説で、考え方と注意点が分かりやすい。
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