パラメトリックとノンパラメトリック ここまでの名義尺度と序列尺度は統計的な分布が？ それを？と言う　　 ここから先の間隔尺度と比率尺度はデータの分布に？分布が仮定される ？という 正規分布が使えるので？力が高い 間隔尺度 間隔尺度は比率尺度として処理を行う事が多い 算術標準偏差はこの間隔尺度から使えるようになる　データ同士の加算と減算が可能　 t検定や分散分析も可能 間隔尺度でできないこと 原点？を求める 定めても意味がない基準がバラバラ データ同士の？を含む計算ができない 線型変形は？

線型変形一時変形 データをかけ算と足し算引き算を使い変換する事　 例偏差値 大きさの順序性と等間隔性は？ ？尺度以上からできる

比率尺度 基本的な四則演算ができるので 全ての？が可能 相乗と変異係数はデータ同士の比べてかけ算割り算を使うので ？尺度のみ可能 t検定、分散分析、積率相関係数 t検定とはなに 2群の？の差を確認 分散分析anova 略称 2群以上の平均値の差を確認 いずれも？尺度で使われる 統計処理の水準より低次の数値に対する統計は上位の統計にもできる 正し？力は落ちる 小さな差を検出できない　

統計解析の前提 anova もt検定も本来は16人位以上が必要 あまりに少ないとデータ数とちがいがあるか分からない 3人じゃ無理普通は 因子分析、主成分分析等？解析の場合データ数は少なくとも？桁欲しい

統計手法の前提 tテストやanova はサンプルが16人以上いないと無理 因子分析とか多変量解析はもっとサンプルがいる少なくとも？桁100

t検定 ２群の差の検定 分散分析anova 2群以上の平均値の差の検てい 相関係数は順序尺度順位相関係数と？尺度の積率相関係数がある 因子分析 隠された関係を見つける多変量解析の一つ これ以外だったら？の検定法と考える

対数間隔尺度 元の数字は非等間隔だが ？をとることで？に置き換える尺度 それがこれ　例デシベル 音圧とかをひの対数で表したもの 原点が恣意的 言語関係の尺度は基本は順序尺度だが 語音明瞭度は？尺度、sone は比率尺度である あとは大体順序尺度

代表値 最頻値モード、中央値メディアン、相加平均、相乗効果 名義、順序、間隔、比率の順に使用可能 心理測定法 では？が多い

散布度 散らばりの程度を示す指標？も数値尺度でことなる 散らばり指数 四分位偏差とパーセンタイル 標準偏差 変異係数 上から名義、順序、間隔、比率 心理学関係では？が多い 偏差値もここから 標準偏差はもとの測定値と同じ？を持つ 偏差値事態は？ではない

相関係数 関連度の指標 一方の値が上がるともう一方が上がる 一方が下がるともう一方も？ といった関係のことを言う 略称は？ 比例は直線的 反比例は曲線だがふの関係 つまり比例と反比例はこれじゃない

相関係数の意味 関係が？な程高い ？は関係ない ？以外の関係は示せない

相関係数の検定 相関係数はサンプル数が少ないと偶然？を出す時がある　 だから検定を行なってその？の値が本当に0じゃないことを確認できる 優位性の証明 相関と因果の違い 相関係数は2つの事象かわ同じように変動する事を示す　 因果関係は二つの事象が？によって結果ぎ生じる関係にあること 両者は明確に？される 何故か相関係数 もう一方が上がればもう一方もという二つの上がりかたが一緒　 順序性がない2つのどっちが先か問わない 因果関係 一方が変化するとそれにしたがい変化 追従する関係 必ず？性がある 相関関係から因果関係は読み取っては？

因果関係の注意 最もらしい関係をでっち上げる 偽の関数ともいう 相関関係は？な関係しかできない ？値に影響されやすい 必ず散布図をかいて確認 集団の取り方 母集団の捉え方で異なる 切断効果 本来存在していた筈の？が見えなくなる ことで相関が？なる現象 ？効果とも呼ばれる 間隔尺度以上の平均値や積率相関関係は？値を検出しやすいが？値に影響されやすい 順序関数の尺度 中央値や順位相関係数は？値に影響されにくい その一方で感度が？

多変量解析 莫大なデータをまとめて扱うのが？解析　因子分析 多変量解析の一種で多くの項目の？を集約したもの 多くの項目から共通の性質を持ったものを探す 共通の傾向を探す 因子とは 表面には見えない？な要因 評価したものから相関係数の高いもの同士をまとめて因子とし 適切な？を付ける これが因子の？である 相関行列 各項目の？を表にまとめたもの 3大因子は 活動性因子 複雑と単純、速いと遅い 評価性因子 良い悪い、公平不公平親切不親切 力動性因子 強い弱い思い軽い、固い柔らかい

因子分析の特徴 これまで誰も見つけられなかった物を見つけられる ただし因子の解釈命名は恣意的 因果関係は無理なぜなら？のが基本だから 因子数は質問項目数より？なる 関係を集約するものだから 色々な場面で使われる特に？法等で得られたデータを解析するのに便利 尺度構成にも使われる 知能の分類 流動性知能と結晶性知能は因子分解から導かれた　キャッテルという 説明予測の対象を外的基準という因子分析は外的基準が？分析法

多変量解析その他 独立変数原因 従属変数結果説明したい対象 独立変数が変化して？が変化する これを検証するのが？ 回帰分析 足し算で説明 一つの独立変数から従属変数を線型に説明 これは多変量解析では？ 重懐疑的分析 複数の独立変数から一つの従属変数を加算の累積で表そうとする手法 パス解析 複数の独立変数で複数の従属変数を説明 共分散構造分析 複数の要素間の関係性を全体的に説明できる手法 多変量解析全般 要約系　データの要約が目的 要素分析　データから共通の因子を抽出 主成分分析　すべてのデータを集約して重なる？に合成するやり方 分離系　データの分離が目的 判別分析 過去のでーたを使って未知のデータカテゴリー変数の予測を行う クラスター分析 似ているデータを？する 独立成分分析 混ざった情報を複数の情報源に？する 方法 数量化理論は 質的変数名義尺度を数量化する観点から作ったもの

真の値と実際得られたデータのズレを？という 偶然誤差放置すると平均は？になる その時々でことなる原因の誤差 体調気分気温気まぐれ これは？で相殺 恒常誤差 放置すると？の値になる 一定の要因でどんな人にも起こり得る誤差変動　 これらの影響の平均を？にしなくちゃいけない どちらにも？がある

恒常誤差の種類 空間誤差ミュラーリア錯視、時間誤差順序のランダム化、反応誤差質問紙逆転項目が抑制、調整誤差ミュラーリア錯視、期待誤差極限法、慣れの誤差が極限法 錯視は？誤差の一種 常に一定の方向に影響がある つまり恒常誤差である

信号検出理論略称sdt 覚えよう 知覚間隔測定は理論上ノイズが？が前提 現実的には測定する事になる 判断者の偏り 癖がある個人の判断差が大きい個人差 判断の中の偏りを分離して取り除く 信号検出理論sdt では 判断の要因を 信号とノイズの比率 判断者の偏りに分解 理想的な判断者がどんな振る舞いをするか考える 個人ではない ？と？を分離する 判断者の偏りを無くすのが目的 ノイズによる判断を分ける 適応領域 感覚知覚領域 記憶領域再確記憶 項目を記名 記名した内容と実際にはなかった項目ノイズを混ぜる 再確認時に提示されたのが？か？か まとめ 信号検出理論sdtは人間の感覚閾値測定や 記憶の能力を その人個人の判断や決定の？を分離して測定できる ？と？両方につかえる適用可能ということ

実験 新しいことを知りたいとき？が最も大事 ある場合の条件を？に決めその下で観察を行うことこれが？ 例記憶実験　自然観察じゃデータが取れない 心の情報処理を行動として取り出す　 実験計画　 合理的に実験を、行うための考え方の枠組み 全体は一定に揃える統制 ？条件だけを変化させる、それを？としてある変数が変化する？ 因果関係による変化を効率良く観察する方法論 独立変数説明変数 実験で操作する？である 従属変数 独立変数の変化に従って変化するデータ結果のことである 独立変数を変化させて従属変数のへんかを観察するのが実験

要因 実験で操作する独立変数の事？ 水準　要因内のカテゴリーである 30度四十度とか 実験計画基本 その他の要因を一定に保つ？　 ？誤差を除くためにランダム化して相殺？化 偶然誤差を防ぐための測定の繰り返し？

被験者間実験 一人の人が一つの条件だけをやる場合 ？実施計画という 各々別の群としてみる？のない実験計画 被験者内実験　一人の人が一人で複数の条件でやる　　対応のある実験計画 一人の人が一回二回三回とやる 二つ以上データ間で比較するデータが同じ人から得てるとき ？実験計画という 多要因計画 一つの実験内部で複数の要因を操作する実験計画 二つの条件を全員が同じ条件でやるなら ？ クラスをわけて別な群としてやるなら ？ 混合計画 一つの実験内で被験者間要因と被験者内要因を操作する

実験計画 abab デザイン 被験者が少ない条件でやる 被験者は一人で有ることも多い Aは？となんらかの処置をする操作フェーズがb ベースラインと操作フェーズの差を観察する 縦断研究　一つの集団を一定の期間調査 コホート研究 横断的研究 様々な集団の？を調査　 地域別調査とか 前向きの研究 未来に向けて例コホート研究　癌の発生確率を調べる 後ろ向きの研究 その集団の過去を研究

因果関係を知るためには条件統制をした？が必要

知能検査 知能検査の生まれたのは？ アルフレッド？という心理学者がスクリーニングのためにつくった ビネーは知能を？として定義 ？年齢ができる あるもんだいはこの年齢なら解けるそれで精神年齢を定義 ある年齢で？%が解ける問題を並べたものを？とよぶあるいは知能検査知能を図る物差し 精神年齢を生活年齢で割り算して×100下のが？であるこれが古典的知能指数の定義

アメリカは？を発展させた 集団的知能検査 今の知能検査はアメリカで発展したものである　　 個別式検査 個人で行う検査 集団検査 集団で行う検査　 時間制限検査　 同じ質の問題をどこまでできるのかで図る 難易度は低いのが多い 作業制限検査 優しい問題から難しい問題へと並べどこまでできるのかの水準 時間制限緩いテスト 外観的検査　知能を全体的包括的な概念と見なし全体としての知能を概観する IQの利用 分析テスト　 知能を個々の要因として分ける オムニバス検査 いろいろな内容を一つの検査に入れてしまう ビネー式検査 バッテリー検査　下位検査を組み合わせえ構成したもの　ウェクスラー式検査 最近は殆ど？検査

知能の構造モデル 内容操作所産の3軸からなる 現在は知能を二つの側面に分ける検査が主流 ？性知能 ？性知能 今はウェクスラーのけんさが主流　言語性知能と動作性知能を併せて知能と見なしている 同一のの年齢での相対位置を？とよぶ 知能は固定的なものじゃない

知能テストは本来 ？年齢を基準とした物差しである 知能の定義は多岐に渡る 現在の知能テストは知能を複合的なものとしてみる 言語性知能と運動性知能 それでも知能だけで人間は見れない ウェスク kabcカウフマンがつくった子供用知能検査 けいじ処理がある hdsr長谷川保簡易知能スケール簡単な質問で痴呆を判定 レーブン色彩マトリクステストrcpm 模様や色で当てはまる物を選ぶ

性格とはなにか ある刺激にたいする比較的？的な反応パターン一時的変化は含まない 構造外周に近いほど？によって変化 知能検査は全力行動の検査　　 性格検査パターン普段の振る舞いなど平均的行動の検査である　

性格の分類 類が型けい 人を幾つかの類型にタイプに分ける 特性論 人を幾つかの要因の複合とする ユングは外向的性格と内向的性格に分けた 特性論は5つの例の？比率でわけられる 類型論は人を？で見ることになりやすい 今は5要素に収束しがち 今の性格検査は？論に基づく