R Shiny 参考サイト&雑記

R Shinyという、web アプリケーションを作れるフレームワークに関して勉強を少ししたのでその記録を残します。

 

ひとまず、このサイトを参考にしながら、例を確認してできることの確認。

qiita.com

 

いちばん気になっていたのは、新たなデータを読み込んで分析ができるかでしたが、どうやら可能なよう。

 

excel file をアップロードすることまではできるようなので、後は、Shiny上でMCMCができるのかが知りたいところ。きつそうなら、変分ベイズなりそもそも最尤法なり。

 

後は、いろんな方々から貰ったデータを用いて、どのようにベイズ更新していくのかも大事なところ。情報を分布として残しておくなら、(たぶん)分布が解析的に解ける形で残る変分ベイズが有効そう。

 

ところで、変分ベイズは、分布の形は、二峰性のものとかも扱えるのだろうか。混合正規分布を使う的な。

 

あと、仮に推定対象となるパラメータが2つあるときに、同時事後分布が2峰になっていたとしても、問題はなさげというもやもやを記録しておく。

【心理学研究法】心理学の研究における統計の役割

こんにちは。

今回は、心理学の研究における統計の役割について、前々からぼんやりと考えていたことを、しっかりまとめている文章があったため、備忘録がてら投稿したいと思います。

 

今回紹介する内容は、こちらの本から。


 

また、前編のこちらもおすすめです。


 

南風原 (2014)は、心理学の研究を二つのタイプに分類できるとしています。

一つ目は、実用主義的研究で、現実場面での具体的な処遇の効果や変数間の関係を調べることを目的とするものです。

もう一つは、理論確証型研究で、何らかの理論的な仮説の検証を目的とするものです。

 

これは、Chow (1996)で述べられていた実験に関する概念を研究全体に拡張したようですね。

 

 

実用主義的研究は、具体的にどの程度の効果が見られるのかを明らかにすることに重きを置いているので、推定を主として使用します。たとえば、「1年間毎日縄跳びをしたときに、どの程度身長が伸びるか」といったような研究ですね。この場合は、伸びるか否かももちろん大事ですが、どの程度伸びるかという点がより重要になってきます。1年間努力を続けて、0.1cmしか伸びないとか、嫌ですものね。この場合、効果があるかどうかではなく、どの程度の効果なのかが知りたいので、統計学的な推定を行います。

 

一方理論確証型研究は、仮説どおりの結果が現実場面でも得られるのかを検証することに重きを置いているため、検定に重きを置いています。例えば、「抜毛は自分の不安を落ち着けるために行う行動であるため、抜毛前後で心理的な不安は低下する」という仮説を検証するような研究です。この場合は、抜毛行動の意味が理論的に位置づけられているものの、あくまで机上の空論でしかないという状態で、その理論を裏付けるような証拠を用意するという研究になっています。この場合は効果の程度よりも効果の有無に関心が高いため、統計学的な検定を行うことになります。

(注:抜毛に関する仮説は完全なる思い付きです。実際にどういった知見が得られているのか全く知りません。)

 

心理学研究のアプローチの分類として、調査や実験などがあるという考えは一般的に浸透していると思います。その一方で、この調査目的による分類方法はほとんど浸透していないのではないでしょうか。

そのせいか、特に卒論レベルの研究では、とりあえず検定を行っているものの、何のために行っているのか十分に説明できない例が多いように思えます。

 

もう少しこの観点が広がると、どのような分析を行うべきか、ある程度の指針を立てられる学生が増えるのではないでしょうか。

 

 

reference

Chow, S. L. (1996). Statistical significance: Rationale, validity and utility, London, UK: Sage Publications.

南風原 朝和 (2014). 続・心理統計学の基礎 統合的理解を広げ深める 有斐閣アルマ