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岡本安晴(著)「計量心理学」培風館,2006,7

ISBN4-563-05893-9

無題

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数学的な準備に自信のない人のために、

岡本安晴「統計学を学ぶための数学入門[上]」2008、培風館

さらに進んだ内容を説明した

岡本安晴「統計学を学ぶための数学入門[下]」2009、培風館

を用意しました。


(「はじめに」から抜粋)

 

 第1章では、感覚の強さの測定を扱っている。感覚の強さの測定方法としては、スティーブンソンのマグネチュード推定法が直接法の1つとしてよく知られているが、間接法のものとして一対比較法および系列カテゴリ法も取り上げた。

 第2章では、感覚の強さの弁別力について、測定法を中心に説明した。弁別力の測定の理論的基礎となるpsychometric function (PF)について説明した後、PFに基づいてPSEJNDを定義した。この定義によるPSEJNDを測定する方法として、恒常法と適応的方法について説明した。

 第3章では、弁別と判断(決定)基準の関係をモデル化する信号検出理論(SDT)を扱った。弁別力の指標およびバイアス指標について詳しく説明した。

 第4章では、対象の感情効果、感性情報を調べる方法の1つであるセマンティック・ディファレンシャル法(SD法)について説明した。SD法の技術的なことに重点をおいて説明した。また、SD法の伝統的分析法の他に、多次元尺度法による分析も扱った。

 第5章では、信頼性と妥当性の考え方の解説を行った。学力や性格など心理学的概念の測定・評価における基礎的な考え方であるので、1章を設けて扱った。妥当性については、尺度の妥当性の他に、研究の妥当性も簡単ではあるが取り上げた。

 第6章では、項目反応理論を説明した。項目特性関数、テスト情報関数など基本的な説明を行うとともに、被験者特性パラメタの推定、項目特性パラメタの推定について具体的に例を示すとともに、プログラムを用意して、読者が自らこれらの分析の体験ができるようにした。

 第7章では、表現(representation)と有意味性について解説した。表現の問題は、具体的には尺度の水準の問題として扱っている。有意味性の問題は、ウェーバー比などの値がどのような意味で有意味であるのか、その物理単位との関係について説明したが、この心理学的法則の有意味性の問題は、重要であるのにも拘わらず教科書ではあまり取り上げられていないと思われる。

 

(以上、「はじめに」から抜粋)

 

本書では、幅広い読者の利用の便を考えて以下の附録も用意した。

A.        和と積の記号―狽ニΠ

B.        べき関数と対数関数

C.        デシベル(dB

D.        エントロピー

E.        極値探索法

F.         尤度関数・最尤法・尤度比・AIC・フィッシャー情報行列

G.        EMアルゴリズム

H.        ベイズ的アプローチ

I.          マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC

J.         同型と順同型―同じということ


サンプル・プログラム

プログラムはBorland Developer Studio 2006によって開発されたが、

ソースコードはTurbo Delphi for Windowsによっても開くことができる

Visual C++版サンプル・プログラムを用意したものもある

Visual C++プログラミングの解説は<岡本安晴「大学生のための心理学VC++プログラミング入門」勁草書房>に用意した。

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マグネチュード推定法(素データ値による表示)Visual C++

マグネチュード推定法(対数データ値による表示)

分割法(Fractionation Method

一対比較法(最小2乗法)

一対比較法(最尤法)

系列カテゴリ法(最小2乗法)

系列カテゴリ法(最尤法)

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恒常法(2件法):最尤法

恒常法(2件法):ベイズ的方法(Visual C++版もあり)

恒常法(3件法):最尤法

恒常法(3件法):ベイズ的方法

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SDTデータ(Yes/Noタイプ)の分析

SDTデータ(カテゴリ評定)の分析

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展開法(ペナルティ基準)

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被験者パラメタ(能力)の推定:項目反応理論(Visual C++版もあり)

項目パラメタの推定:項目反応理論(Visual C++版もあり)

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簡単なMCMCプログラム例をウェブサイト<Visual C++による簡単なMCMCプログラム例>に用意しました。

Delphi/Borland Developer Studio 2006入門>


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