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行動の心理学って色々呼び方あって、なんて呼べばいいか迷うだって？もう迷わなくていいように...できないかも - ダーウィンのみみずとスキナーのねずみ
心理学で行動だの学習だのを研究している人、ずいぶん少なくなって久しいよな。って訳知り顔で言ってる俺は今32歳で、学部生の頃には既に「絶滅危惧種」と呼ばれていたんだがな。そういうことなので、「減っていく」感じはしなくて、今も昔も変わらず希少種である。ちなみに、これが2024年度の日本心理学会のポスター発表のセクション別発表件数だ。学習が占める割合は1.4％である。これはここ数年ほぼ変化していない。 さて、例えばこの「学習」セクションで発表している心理学者を目の前にして、みんなは初見で「何々心理学」が専門の人と呼ぶだろう？学習心理学？行動分析学？それとも行動心理学？もっと大きく、行動科学？はたまた、動物使っていたら全員とりあえず動物行動学ってことでいい？ まあ、こんなことははっきり言って、細かくてどうでもいいネタではあるんだが、知らない人迷うよな。しゃーない。とはいえ、例えば行動分析学の研究者
確率分布可視化ツール | 青の統計学-DS Playground-
青の統計学DS Playgroundは、確率分布の理解を深めるためのインタラクティブな統計学ツールです。正規分布、t分布、ポアソン分布など20種類以上の確率分布を可視化し、パラメータを操作してグラフや期待値を直感的に学べます。統計検定対策や講義用教材、データサイエンスの学習に最適です。
ChatGPTでデータ分析をする（基礎編）｜柴内 康文 | Yasufumi SHIBANAI
ChatGPTにはAdvanced Data Analysis(旧 Code Interpreter)というPythonの実行環境がついており自然言語でかなり高度なデータ分析が行えるのですが、人文、社会系でそれほど使われている感じがしないような気がしています。やる人はやっているのでしょうけれど。 このような手法は今後のデータ分析のあり方を大きく変える可能性があるので、調査分析等でよくある基本的な手法に関するプロンプトを示すことで、関心ある方の手引きにしようかと思います。以下は、手持ちの教育用データで動作を確認したプロンプトです。 データを読み込むデータ読み込みは、基本的にCSVやxlsxファイルをクリップマークに添付することで行います（PDFや画像でデータを与えた経験もありますが）。ファイルの1行目に変数名を入れておくと通常は認識されるはずです。 データファイルを添付するだけでも動きますが
一般社団法人エビデンス駆動型教育研究協議会
「教育データとエビデンス」を用いた教育変革に向けて 近年、ICT技術の発展やGIGAスクール構想などにより、教育・学習環境のオンライン化・デジタル化が急速に進んでいます。それに伴い、デジタル端末を通じた大量の学習データが蓄積されつつあり、この「教育ビッグデータ」を効果的に分析し、利活用していくことが、今後の教育のおいて重要と考えられています。 EDEでは、教育ビッグデータを科学的に解析し、効果的に教育・学習を支援するためのリアルワールド教育エビデンスを抽出・共有・利活用して、「エビデンス駆動型教育」の実現によって教育革新を目指します。 Membership EDEの目的に賛同いただける会員を募集しています EDEでは、当法人の目的に賛同し、「エビデンス駆動型教育」の実現にご協力いただける会員を募集しています。社会環境が急激に変化していく中、未来の教育・学習環境の発展のために、ぜひEDEの活
Masahiko Ozumi Paris powered by BASE
関西大学環境都市工学部を卒業後、22歳でパリへと向かい、ソルボンヌ大学とロンドンのゴルダーズグリーンカレッジでフランス語と英語を学びました。 その後、パリで著名な洋菓子の学校・コルドンブルーとベルエ・コンセイユで技術を磨き、多くの有名パティスリーやショコラトリーで経験を積みました。 26歳で「A lacroix patisserie」でスーシェフとして活躍し、ベストオブパリを受賞。28歳でミシュラン星付き「palace hotel」のスーシェフとしての地位を得るなど、数々の栄誉を受けました。 その後、コロナウイルスの波及を受けて日本へ帰国。大阪のケントハウスで2代目シェフを務めました。自らの夢である店を開業するため、ケントハウスを退職。2022年、クラウドファンディングの支援を受け、大阪天満橋に「Masahiko Ozumi Paris」の常設店舗をオープン。そして、2023年10月5日に
非劣性検定（等価検定）をRで試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、以前『統計学のセンス』を読んだ時から気になっていたことを思い出したので、単にRで試してみたという備忘録です。 非劣性検定（等価検定）の話題は、本書の最後にある8.3節「非劣性の検証とは？」であくまでも付録扱いとして登場します。ここでは、 統計学的検定は通常「有意差検定」といわれるが、 1) 標本数を大きくすることによって「医学的に有意でない差」を「統計学的に有意」とすることができる 2) 標本数を小さくすることによって「医学的に有意な差」を「統計学的に有意でない」とすることができる という欠点があることは意外と知られていない。（同書p.143） という有意差検定の問題点を指摘した上で、1980年代後半ごろから新薬審査に当たって「標準薬と同等程度の有効性」が検証できれば認可されるという流れが出てきたことで、積極的に同等性を検証するというニーズが出てきたという話題が紹介されています
兵庫県知事選で「斎藤氏は被害者だ」と信じたのは誰か: 論理的思考能力との関連｜大薗博記
0. はじめに 2024年11月17日の兵庫県知事選挙において、斎藤元彦氏が当選した。パワハラ疑惑や内部告発への対応などで批判にさらされ、県議会で不信任決議案が全会一致で可決されて失職した斎藤氏の逆転劇に対して、「大手新聞やテレビなどのオールドメディアを信じず、SNSや動画サイトでの真偽不明の情報に踊らされた民衆が斎藤氏支持に回った」などの論評が、一部でなされている。筆者は社会心理学を専門とする大学教員であるが、「論理的思考が苦手なほど、SNSの情報を信じ、斎藤氏を支持したのか？」という問いを立て、選挙後の11月21日と22日にオンラインでのアンケート調査を実施した。すると、必ずしもそうとは言えない結果が得られた。むしろ、兵庫県民においては、論理的思考が得意な人の方が、“斎藤氏は被害者だ”と考える傾向が、非常に弱くではあるが認められた。研究者による調査結果は、本来学術論文の形でまとめるのが
因子分析のサンプルサイズは項目数×7で求められるのか - 井出草平の研究ノート
時々気になるサンプルサイズの話である。 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov サンプルサイズのについての記述 Henrica et al.(2005)では、下記のように書かれてある。 サンプルサイズ 探索的因子分析も確認的因子分析も、信頼できる結果を得るためには相応のデータ量が必要である。最小限の要件に関する議論は現在も進行中である(Floyd & Widaman 1995) 。基本的なルールは、変数あたりの被験者数が4～10人で、分散-共分散行列の安定性を確保するための最小被験者数は100人である(Kline 1993)。変数あたりの必要な被験者数は、とりわけ、因子負荷、因子あたりの変数の数(Guadagnoli & Velicer 1998)、および総標本サイズに依存し、標本サイズが小さいほど、変数あたりの被験者数が多く必要になる(Streiner 1994)。我々は、1項目
16 PersonalitiesはMBTIではない！｜Atsushi Oshio
いろいろな人から「16 Personalitiesは信用できるのですか？」「16 Personalitiesはどうなのですか？」と尋ねられるので，何度か質問項目に回答しつつ，質問項目の内容をチェックしてみました。仕事上，こういう質問が来ることは致し方ない面があるのですが……。 というわけで，オンラインで質問項目を見ながら，内容的に「たぶんこの項目はこの因子だろう」と考えていきました。その結果，得点をおおよそ自分の意思で操作できる（これで満点を取ろうと思えばとることができる）ようになったので，おおよそ合っているだろうと思っています。 整理さて，今でも16 Personalitiesを「MBTIだ」と考えている人が多いのかもしれませんが，そもそも，これはMBTIではありません。海外の企業が，MBTIの類型方法を模して独自に作成した心理検査（心理尺度，心理ゲーム）です。 この話は重層的なので，整
ヤバいデータ分析（書籍・記事であまり扱われてないが重要なこと） - Qiita
大学ではないが、東京大学エクステンション・データサイエンススクール・技術実務者コースでは 前提知識 高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列） 数学科目 統計学、最適化 ざっとレベル感をまとめますと 高校までの計算主体の数学 計算力があればなんとかなる 理工系大学教養レベルの定義・定理で入ってくる数学 抽象度は上がるがまだ図が描ける 理工系大学専門レベル抽象度の上がった数学 位相とかはイメージしずらい、高次元・無限次元とかはもう図もイメージもできない 数学科 超絶 薄い記事では、これらのうちどこを言っているのかとイメージしていない人が言っているのでしょうが、アカデミアの方やエンジニアでもR＆Dで新たなアルゴリズムを開発担当とかでなければ、大体下記をイメージすれば良いのではないかとのところが自論 高校までの数学はほぼ必須 理工系大学教養レベルの数学はできるだけマスタ
MTurkを使った研究はもう信用できないものなのか - kuri8iveにいきてこ。
はじめに こんにちは、@kuri8iveです。 新年早々ですが、MTurkから得られるデータの信憑性についての論文をいくつか読んだメモを残します。（※画像は紹介する論文内のものになります。） はじめに MTurkお前もか MTurkの広い普及 既にあった不吉な匂い TwitterだけじゃないBotによる危機 MTurkの危機は実際に起きているか？ MTurkで人の回答は得られるのか？ ではどうすれば プラットフォーマー側 利用者側 おわりに MTurkお前もか 昨年末、以下のツイートが話題になっていました。 Mechanical Turk plays a big role in research & it worked well for years… but there are ominous signs: 📉Invalid data in MTurk only happened in
使ってないモバイルバッテリーや交換したリチウムイオン電池を適切に処分する - I AM A DOG
最近使ってないモバイルバッテリーの他、使わなくなったカメラ用充電池とか、交換した家電の充電池（主にリチウムイオン電池）などをそれぞれ適切な方法で処分しようと思います。 使わないモバイルバッテリー、捨てられるうちに捨てておくか JBRC会員メーカーか否か？ Anker製品は独自の回収も CIOでは買い替え時に他社製モバイルバッテリーの回収も 自治体での処分：小型充電式電池は「危険ごみ」等で回収される自治体もある 充電式の小型家電、めちゃくちゃ増えましたよね 使わないモバイルバッテリー、捨てられるうちに捨てておくか 完全に使わなくなったモバイルバッテリーは都度処分していましたが「まだ使えるし災害時に役に立つかも？」と残していたものが少し溜まってきたのと、今どき出力がUSB-AのみとかMicro-USB充電とか使いませんし、処分しやすいうちに整理することにしました。メーカーや電池の種類によって、
これで安心！ 怪しい心理学記事に騙されないための5つのポイント（慶應義塾大学ほか非常勤講師：鳥山理恵） #その心理学ホント？｜「こころ」のための専門メディア 金子書房
これで安心！ 怪しい心理学記事に騙されないための5つのポイント（慶應義塾大学ほか非常勤講師：鳥山理恵） #その心理学ホント？ インターネットを見ていると、何らかの研究を根拠に「○○をすると○○になることが発見された」などと述べる記事を目にすることがあります。一見するとわかりやすく研究成果がまとめられていますが、はたしてそれで研究を正確に理解することはできるのでしょうか。今回は、慶応義塾大学で「騙されないための英語論文講読特訓」という講義を担当されている鳥山理恵先生に、研究紹介記事を読むうえで注意すべきポイントをご解説いただきました。 慶応義塾大学で「騙されないための英語論文講読特訓」を担当するようになって3年目になります。2019年までは普通の英文講読の授業を行っていました。よくある、毎回の発表担当者を決め、論文の内容をレジュメにまとめてきてもらうような演習です。しかし毎回の授業では発表者
Mendeley Reference ManagerとCSL Editorの連携 - 九州大学文学部（人間環境学府）心理学研究室
以前に、Mendeley CSL Editorの使い方（初心者向け）を作成したのですが、それから年月が経ち、使い方が変わってきているようです。過去の記事と、こちらの記事を併用していただければと思います。 CSL Editorは、Mendeley Desktopとの連携を前提にしていると思われますが、一方で、Desktop版の開発は（たぶん）終わっていて、Reference Mangerの利用が推奨されています。この記事では、Desktopを使わずに CSL Editorを利用する方法について述べます。 まず、基準としたい（あなたの理想に一番近い）スタイルを以下のいずれかの方法で見つけます。 Search by name Search by example 見つけたら、Editをクリック Visual editor が立ち上がるので、自分の好みに編集します。具体的な編集については、Mende
simrを使って一般化線形混合モデル（GLMM）の検定力分析をする｜澤田知恭
参考Package ‘simr’ 一般化線形混合モデル（GLMM）の検定力分析がしたい 個人の主観だが，さすがに割合データは変換+分散分析ではなく，GLMMで分布に二項分布を指定して分析したいと思っている。また勝手な偏見だが，検定力分析をしないと怒られそうと思っている。そこでGLMMの検定力分析を行いたいのだが，人気のG*powerはGLMMに対応していないようなので，Rパッケージのrsimを用いて（『事後』の）GLMMの検定力分析を行った。 分析対象 文章を読んだ後に表示される質問文の内容が正しいかどうか答える再認課題を行ってもらった時の正答率が上図である。再認課題は文章1つにつき3問で，参加者は2つの文章について全6問への回答が求められた。この時の再認課題の正答率について，参加者間条件間で有意な差があるかどうかとその検定力を見た。サンプルサイズは各条件24人ずつであった。 ※条件1の人
仮説検定とP値｜佐藤俊太朗（生物統計学・疫学）のHP
X上でもたびたび議論にあがる仮説検定やP値についてまとめた資料です．ポイントは，P値の定義を端折るのは難しいけど，「矛盾の程度」を導入することでイメージしやすくなるかもしれない検定を繰り返すことで発生...
資料｜分寺杏介 (K. Bunji)のホームページ - Kobe Univ.
担当が終了した講義の資料は基本的に更新していません。 資料作成当時の理解に誤りがあったり，時代によってスタンダードが変わっていたりする可能性があるので，ご利用は自己責任にてお願い致します。 近い内容の講義を新たに担当した場合は，最新のもののみ公開しています。 （間違いを見つけられた方は，こっそりご連絡いただけると幸いです。）
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