(投稿前に、内容をプレビューして確認できます)

引用の書き方について

  • 02
  • 2019/05/18 (Sat) 22:19:13
浅野先生、夜分遅くに申し訳ありません。
今回のレポートにおける引用の仕方についてです。
今回ある方の論文を読ませていただいたのですが、それがweb上のものであり、論文の引用の仕方に書かれていた、巻数、雑誌名が書けません。
この場合どうしたらよろしいでしょうか。

Re: 引用の書き方について

  • 浅野
  • 2019/05/19 (Sun) 08:45:08
 通知が来るわけではないので“夜分遅く”を遠慮する必要はありませんよ。
 02さんと同様の質問は過去に何度もされていますので,このHPの上のタグのワード検索で「インターネット」と検索してください。2014/07/16のQ&Aで,インターネットからの引用の記載形式について説明をしています。
 この形式で記載できないようなWebページからの情報は(例えば,著者名が不明など),引用すべきではないと判断した方が良いと思います。

Re: 引用の書き方について

  • 02
  • 2019/05/19 (Sun) 19:00:34
ありがとうございました。さっそく調べさせていただきます。

質問です。

  • orange
  • 2019/02/05 (Tue) 13:33:51
浅野先生
大変お世話になっております。
質問なのですが,先日の単純接触効果のプレゼン資料の1ページ目に,自分の名前が抜けていることに気づきました。その場合,プレゼンの加点分はどうなるのでしょうか。気づくのが遅く,この場で質問する形になりすみません。
よろしくお願いいたします。

Re: 質問です。

  • 浅野
  • 2019/02/07 (Thu) 22:01:53
 単純接触効果のプレゼンによって5点分加点される対象の班は1組だけでしたが,加点される対象の班員は(プレゼン回の公欠者も含んで)全員が総合得点に5点分加点されたとしても,「A~Eといったアルファベットで示される最終評価」には影響がないことを確認しました。
 

Re: Re: 質問です。

  • orange
  • 2019/02/17 (Sun) 07:05:04
遅くなりすみません。
お返事ありがとうございました。
わかりました。成績発表を待ちたいと思います。
半年間、たいへんお世話になりました。

1年間ありがとうございました

  • ヤドカリ
  • 2019/01/31 (Thu) 15:26:05
1年間ありがとうございました。
最後の授業の後半に心理学を勉強することの意味を教えていただきました。
文学部の他専攻に勝る面はなんとなくわかったのですが、理系に勝る面がいまいちわかりませんでした。
レポートには関係のない質問になってしまいましたがもしよろしければもう一度教えていただきたいです。

Re: 1年間ありがとうございました

  • 浅野
  • 2019/01/31 (Thu) 22:18:35
 様々な意見はあると思いますし,本来一言で述べることは難しいのですが,「人間の“心”を対象にした実証研究の難しさ(とそのコツ)」を,最もよく知っているのが心理学であり,理系分野も含んだ他の専攻に勝る点ではないかと思っています。

Re: 1年間ありがとうございました

  • ヤドカリ
  • 2019/02/01 (Fri) 00:14:28
ありがとうございます。正直とっても大変でしたが、頑張ってよかったなと思えました。

単純接触効果のレポーについて

  • ギリのすけ
  • 2019/01/26 (Sat) 10:44:31
お世話になっております。
最後のレポートの手続きについてなのですが、実験装置に用いた刺激の内訳などは示さなくても良いでしょうか?1.2個の図を出して例示した方が良いのでしょうか?
また、4つのリストも詳しく書かなくてはいけないのでしょうか?
教えていただけたら幸いです

Re: 単純接触効果のレポーについて

  • 浅野
  • 2019/01/28 (Mon) 20:37:18
 追試をするのに必要だと思った情報は全て記載しましょう。

Re: 単純接触効果のレポーについて

  • トーマス
  • 2019/01/31 (Thu) 00:10:28
わかりました!ありがとうございます。ちゃんと書こうと思います。

単純接触効果の結果について

  • トーマス
  • 2019/01/26 (Sat) 15:48:59
いつもお世話になっております。
単純接触効果の結果と図に関しての添削をお願いいたします。(有意差が出なかったため書く量がすごく少なく心配です。)

結果
抽象的な絵刺激に対して評定された好意度に関して, 接触回数ごとに平均好意度を算出したものを図1に示した。

平均好意度に関して, 接触回数(0回, 1回, 5回, 10回)を要因とした対応のある1要因分散分析を行なった。有意水準は.05とした。
その結果, 有意差はみられなかった(F(3, 90)=0.88, p>.05)。

よろしくお願いします!


以下ANOVAの分析結果です

【要因計画】 1要因計画

  要因A(被験者内):Factor A / 水準数=4

【各セルの被験者数】 《等しい》

  被験者数=31

【平均および標準偏差】

CELL[ A1 ] : mean= 3.639 / SD= 0.615 / n= 31
CELL[ A2 ] : mean= 3.591 / SD= 0.574 / n= 31
CELL[ A3 ] : mean= 3.587 / SD= 0.607 / n= 31
CELL[ A4 ] : mean= 3.764 / SD= 0.631 / n= 31



【分散分析】

Table of Analysis of Variance
------------------------------------------------------------------------------
source SS df MS F p
------------------------------------------------------------------------------
subject 24.0042843 30 0.8001428
A:Factor A 0.6376008 3 0.2125336 0.883 0.4530
error[AS] 21.6592742 90 0.2406586
------------------------------------------------------------------------------
Total 46.3011593 123
------------------------------------------------------------------------------
+ p<.10, * p<.05, ** p<.01, *** p<.005, **** p<.001

※※※ 以下の下位検定はすべて有意水準 p=0.050000 で実行します ※※※

Re: 単純接触効果の結果について

  • 浅野
  • 2019/01/28 (Mon) 20:40:14
 “有意差はみられなかった(F(3, 90)=0.88, p>.05)”とありますが,何に有意差が見られなかったのか不明です。主語と述語を対応させましょう。あるいは,「要因の効果は有意ではなかった」などといった表現をしましょう。
 また,p値は“p>.05”でも減点はされませんが,「p=.453」などと正確な値を記載した方が良いでしょう。

Re: 単純接触効果の結果について

  • トーマス
  • 2019/01/30 (Wed) 23:43:15
遅くなりました。
なるほど、ありがとうございます!

結果の添削

  • せん
  • 2019/01/03 (Thu) 11:12:31
あけましておめでとうございます。新年早々申し訳ないのですが、結果の添削をお願いいたします。

平均錯視量に関して,錯視図の種類(15mm/30゚,30mm/30゚,35mm/40゚,45mm/30゚,30mm/15゚,30mm/60゚)と,錯視図の呈示方法(上昇系列,下降系列)を要因とした対応のある2要因分散分析を行った。錯視図の種類と呈示方法の交互作用は有意ではなかった(F(5, 155)=, p>.05)呈示方法の主効果は有意であり(F (1, 31)=18.88, p=.0001),上昇系列のほうが下降系列よりも錯視量が有意に大きくなった。錯視図の主効果が有意であった(F (5, 155)=7.99, p<.001)ため,Ryan法による多重比較を行った。15mm/30゚は30mm/15゚、30mm/30゚、45mm/30゚、35mm/30゚よりも錯視量が有意に小さくなった(いずれもp<.05)。30mm/60゚は30mm/15゚よりも錯視量が有意に小さくなった(p<.05)。その他の錯視図の組み合わせは有意でなかった(いずれもp>.05)。錯視図の種類と呈示方法ごとの平均錯視量については図1に示した。

《 分散分析:ANOVA4 》

      ANOVA4 on the Web: Copyright(c) 2002 Kiriki Kenshi 

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2018 Dec 11, 12:17:18    

【コメント】                                                                 
                                                                           

【要因計画】 2要因計画

  要因A(被験者内):上昇/下降           / 水準数=2
  要因B(被験者内):錯視図               / 水準数=6

【各セルの被験者数】 《等しい》

  被験者数=32

【平均および標準偏差】

    CELL[ A1 B1 ] :  mean= -15.193  /  SD=  10.436  /  n=  32
    CELL[ A1 B2 ] :  mean= -21.233  /  SD=  12.309  /  n=  32
    CELL[ A1 B3 ] :  mean= -19.698  /  SD=  13.837  /  n=  32
    CELL[ A1 B4 ] :  mean= -20.515  /  SD=  11.861  /  n=  32
    CELL[ A1 B5 ] :  mean= -21.741  /  SD=  12.246  /  n=  32
    CELL[ A1 B6 ] :  mean= -18.107  /  SD=  10.651  /  n=  32
    CELL[ A2 B1 ] :  mean= -13.024  /  SD=   9.790  /  n=  32
    CELL[ A2 B2 ] :  mean= -17.820  /  SD=  11.003  /  n=  32
    CELL[ A2 B3 ] :  mean= -17.698  /  SD=  12.099  /  n=  32
    CELL[ A2 B4 ] :  mean= -18.024  /  SD=  11.062  /  n=  32
    CELL[ A2 B5 ] :  mean= -19.225  /  SD=  12.151  /  n=  32
    CELL[ A2 B6 ] :  mean= -15.234  /  SD=  11.678  /  n=  32



【分散分析】

                  Table of Analysis of Variance
------------------------------------------------------------------------------
      source              SS          df         MS           F       p
------------------------------------------------------------------------------
 subject             43166.0862171    31     1392.4543941 
 A:上昇/下降          637.8023577     1      637.8023577  18.881  0.0001 ****
 error[AS]            1047.1794376    31       33.7799819 
 B:錯視図             1754.1647023     5      350.8329405   7.990  0.0000 ****
 error[BS]            6805.9491033   155       43.9093491 
 AB                     20.7401339     5        4.1480268   0.642  0.6679     
 error[ABS]           1001.2051793   155        6.4593883 
------------------------------------------------------------------------------
  Total              54433.1271313   383
------------------------------------------------------------------------------
                      + p<.10, * p<.05, ** p<.01, *** p<.005, **** p<.001

※※※ 以下の下位検定はすべて有意水準 p=0.050000 で実行します ※※※


《 要因 B の主効果における多重比較 》 ( Ryan's method )

<< means on Factor B >>

             1         2         3         4         5         6    
  mean : -14.109   -19.526   -18.698   -19.270   -20.483   -16.671  
    n  :      64        64        64        64        64        64  

--------------------------------------------------------------
   pair     r    nominal level      t          p        sig.
--------------------------------------------------------------
  1 - 5     6      0.0033333      5.442    0.0000002     s. 
  1 - 2     5      0.0041667      4.625    0.0000078     s. 
  6 - 5     5      0.0041667      3.254    0.0013952     s. 
  1 - 4     4      0.0055556      4.406    0.0000196     s. 
  6 - 2     4      0.0055556      2.438    0.0159078    n.s.
  3 - 5     4      0.0055556      1.524    0.1295905    n.s.
  6 - 4     3      0.0083333      2.219    0.0279644    n.s.
  1 - 3     3      0.0083333      3.918    0.0001336     s. 
  3 - 2     3      0.0083333      0.707    0.4804900    n.s.
  4 - 5     3      0.0083333      1.036    0.3019286    n.s.
  6 - 3     2      0.0166667      1.731    0.0855178    n.s.
  3 - 4     2      0.0166667      0.488    0.6261925    n.s.
  1 - 6     2      0.0166667      2.187    0.0302193    n.s.
  4 - 2     2      0.0166667      0.219    0.8268166    n.s.
  2 - 5     2      0.0166667      0.817    0.4154098    n.s.
--------------------------------------------------------------
     MSe=43.909349,  df=155,  significance level=0.050000


【単純効果の検定】

anova ended.

Re: 結果の添削

  • せん
  • 2019/01/03 (Thu) 11:14:49
グラフを載せ忘れておりました。こちらもよろしくお願いいたします。

明けましておめでとう

  • 浅野
  • 2019/01/04 (Fri) 11:57:25
★“錯視図の種類と呈示方法の交互作用は有意ではなかった(F(5, 155)=, p>.05)”とありますが,Fの実測値が記載されていません。

★“錯視図の主効果が有意であった(F (5, 155)=7.99, p<.001)”とありますが,冒頭では“錯視図の種類”という要因名が記載されていますので,「錯視図の種類の主効果」とすべきでしょう。

★図に関しては,Y軸のラベル(平均錯視量)を記載しましょう。そして,X軸も“15mm/30゚”や“30mm/15゚”が「錯視図の種類」であることがわかるように,ラベルをつけられると良いでしょう。以下のQ&Aも参考にしてみましょう。
--------------------------------------------
ギリのすけ E-mail 2018/12/28 (Fri) 09:49:03
--------------------------------------------

Re: 結果の添削

  • せん
  • 2019/01/05 (Sat) 10:33:35
ありがとうございます。参考にさせていただきます。

ミュラーリヤ錯視のグラフについて

  • ギリのすけ
  • E-mail
  • 2018/12/28 (Fri) 09:49:03
いつもお世話になっております。
ミュラーリヤ錯視のレポートを作成しているのですが 、グラフがあっているのか気になったため投稿させていただきます。
平均錯視量のグラフは有意だったところがわかるように以下のグラフのような印をつけるべきでしょうか?(つけなかった場合減点対象になるのでしょうか?)

お忙しいとは思いますが、お時間ありましたら見ていただけると嬉しいです。
(うまく画像添付できていなかったらすみません)

Re: ミュラーリヤ錯視のグラフについて

  • 浅野
  • 2018/12/31 (Mon) 21:24:39
 図1に記載している“*”は,慣習的によく利用されている記号ですが任意な記号ですので,図のタイトルの下に「* = p<.05」といった説明を加えるべきです。それ以外は特に問題が見当たりません。
 なお,有意か否かを示す上記のような記号を記載する必要はありません(今までのレポートでも減点されていないでしょ?)。減点されるか否かといった観点だけで述べるならば,むしろ記載した方が(上記の説明などを記載し忘れたりなどして)減点される可能性は高くなると思います。

Re: ミュラーリヤ錯視のグラフについて

  • トーマス
  • 2019/01/01 (Tue) 10:50:55
そうなんですね…任意の記号の時は説明つけないと確かにダメですね。
ありがとうございます!
つけないことにします(笑)
お忙しいのにありがとうございました!今年もよろしくお願いいたします。

Muller-Lyer錯視の結果の記述について

  • トーマス
  • 2018/12/29 (Sat) 23:27:25
浅野先生、いつもお世話になっております。
結果の記述を添削していただきたいです。
お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。

錯視量に関して, 錯視図の種類と呈示方法ごとに平均錯視量を算出したものを図1に示した。(図が入りますが今回は省略させていてだきます)
平均錯視量に関して, 呈示条件(上昇系列, 下降系列:被験者内)と錯視図の種類(15mm/30度, 30mm/30度, 35mm/30度, 45mm/30度, 30mm/15度, 30mm/60度:被験者内)を要因とした, 対応のある2要因分散分析を行なった。有意水準は全て.05とした。
その結果, 呈示方法の主効果が有意であり(F(1, 155)=18.88, p<.01), 上昇系列条件の方が下降系列条件よりも平均錯視量が有意に大きかった。また, 錯視図の種類の主効果も有意であった(F(5, 155)=7.99, p<.01)。そのため, Ryan法による多重比較を行ったところ, 15mm/30度条件は, 30mm/30度, 35mm/30度, 45mm/30度, 30mm/15度条件よりも平均錯視量が有意に小さかった(いずれもp<.05)。
また, 30mm/60度条件は, 30mm/15度条件より平均錯視量が有意に小さかった(p<.05)。
なお, 呈示方法と錯視図の種類の交互作用は有意ではなかった(F(5, 155)=0.64, p=0.67)。

《 分散分析:ANOVA4 》

ANOVA4 on the Web: Copyright(c) 2002 Kiriki Kenshi

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2018 Dec 28, 10:03:35

【コメント】


【要因計画】 2要因計画

  要因A(被験者内):上昇系列/下降系列 / 水準数=2
  要因B(被験者内):1/2/3/4/5/6 / 水準数=6

【各セルの被験者数】 《等しい》

  被験者数=32

【平均および標準偏差】

CELL[ A1 B1 ] : mean= -15.192 / SD= 10.436 / n= 32
CELL[ A1 B2 ] : mean= -21.232 / SD= 12.309 / n= 32
CELL[ A1 B3 ] : mean= -19.697 / SD= 13.837 / n= 32
CELL[ A1 B4 ] : mean= -20.515 / SD= 11.861 / n= 32
CELL[ A1 B5 ] : mean= -21.740 / SD= 12.246 / n= 32
CELL[ A1 B6 ] : mean= -18.107 / SD= 10.651 / n= 32
CELL[ A2 B1 ] : mean= -13.023 / SD= 9.790 / n= 32
CELL[ A2 B2 ] : mean= -17.819 / SD= 11.004 / n= 32
CELL[ A2 B3 ] : mean= -17.697 / SD= 12.099 / n= 32
CELL[ A2 B4 ] : mean= -18.024 / SD= 11.062 / n= 32
CELL[ A2 B5 ] : mean= -19.224 / SD= 12.151 / n= 32
CELL[ A2 B6 ] : mean= -15.234 / SD= 11.678 / n= 32



【分散分析】

Table of Analysis of Variance
------------------------------------------------------------------------------
source SS df MS F p
------------------------------------------------------------------------------
subject 43166.8441562 31 1392.4788437
A:上昇系列/下降 637.6941231 1 637.6941231 18.879 0.0001 ****
error[AS] 1047.1263814 31 33.7782704
B:1/2/3/4/5/6 1754.1854622 5 350.8370924 7.990 0.0000 ****
error[BS] 6805.9807448 155 43.9095532
AB 20.7611426 5 4.1522285 0.643 0.6672
error[ABS] 1000.9468150 155 6.4577214
------------------------------------------------------------------------------
Total 54433.5388253 383
------------------------------------------------------------------------------
+ p<.10, * p<.05, ** p<.01, *** p<.005, **** p<.001

※※※ 以下の下位検定はすべて有意水準 p=0.050000 で実行します ※※※


《 要因 B の主効果における多重比較 》 ( Ryan's method )

<< means on Factor B >>

1 2 3 4 5 6
mean : -14.108 -19.526 -18.697 -19.269 -20.482 -16.670
n : 64 64 64 64 64 64

--------------------------------------------------------------
pair r nominal level t p sig.
--------------------------------------------------------------
1 - 5 6 0.0033333 5.442 0.0000002 s.
1 - 2 5 0.0041667 4.625 0.0000079 s.
6 - 5 5 0.0041667 3.254 0.0013957 s.
1 - 4 4 0.0055556 4.406 0.0000195 s.
6 - 2 4 0.0055556 2.437 0.0159210 n.s.
3 - 5 4 0.0055556 1.524 0.1295414 n.s.
6 - 4 3 0.0083333 2.219 0.0279629 n.s.
1 - 3 3 0.0083333 3.918 0.0001337 s.
3 - 2 3 0.0083333 0.707 0.4804910 n.s.
4 - 5 3 0.0083333 1.036 0.3019918 n.s.
6 - 3 2 0.0166667 1.730 0.0855735 n.s.
3 - 4 2 0.0166667 0.488 0.6259577 n.s.
1 - 6 2 0.0166667 2.188 0.0302018 n.s.
4 - 2 2 0.0166667 0.219 0.8270763 n.s.
2 - 5 2 0.0166667 0.817 0.4152969 n.s.
--------------------------------------------------------------
MSe=43.909553, df=155, significance level=0.050000


【単純効果の検定】

anova ended.

http://www.hju.ac.jp/~kiriki/anova4/

水準数6の名前は錯視図の種類です。(左から順に15mm/30度, 30mm/30度, 35mm/30度, 45mm/30度, 30mm/15度, 30mm/60度)わかりにくくて申し訳ありません。

Re: Muller-Lyer錯視の結果の記述について

  • 浅野
  • 2018/12/31 (Mon) 21:30:01
 “呈示方法の主効果が有意であり(F(1, 155)=18.88, p<.01)”の,分母の自由度は“155”ではなく「31」ですね。それ以外は特に問題ないと思います。

Re: Muller-Lyer錯視の結果の記述について

  • トーマス
  • 2019/01/01 (Tue) 10:49:22
ありがとうございます!!
確認して訂正しようと思います。

プレゼンの資料作成について

  • a
  • 2018/12/17 (Mon) 10:23:28
プレゼンの資料作成についてなのですが,結果の部分は図表だけを載せて結果の内容は全て口頭で述べてもいいのでしょうか。
そうすることで,文字数とスライド数を少なくすることができるという利点が得られると思うのですが,同時に分析結果という考察の材料として重要な情報を可視化できないという欠点もあると思います。
発表のときにはそれら2つの点のうち,どちらを重視すべきなのでしょうか。

Re: プレゼンの資料作成について

  • 浅野
  • 2018/12/17 (Mon) 11:36:15
----------------------
結果の部分は図表だけを載せて結果の内容は全て口頭で述べてもいいのでしょうか。
----------------------
構いませんが,口頭で述べる際も,ダラダラと結果を羅列するような発表では意味がありません。要点を押さえて,重要な情報を簡潔に伝えられるように発表の練習してみてください。


----------------------
文字数とスライド数を少なくすることができるという利点が得られると思うのですが,同時に分析結果という考察の材料として重要な情報を可視化できないという欠点もあると思います。
----------------------
 それは単に資料の作成の仕方が悪いだけです。例えば,結果において文章を一切記載せず,スライド数を極力減らすことと,考察の材料として重要な情報の可視化は両立できるはずですので,どのようにしたら良いか色々と検討してみてください。

Re: プレゼンの資料作成について

  • a
  • 2018/12/17 (Mon) 14:38:10
ご回答ありがとうございます。
いただいた回答を参考に工夫してみます。

ミュラーリヤー錯視における結果の記述について

  • camelia
  • 2018/12/17 (Mon) 01:19:59
 浅野先生。いつもお世話になっております。
 ミュラーリヤー錯視における結果の記述について,添削をお願いしたいです。

結果
 Muller-Lyer錯視課題の錯視量に関して,呈示条件(上昇系列, 下降系列)と錯視図の種類(挟角15°鋏辺30mm,挟角30° 鋏辺30mm,挟角60°鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺35mm,挟角30°鋏辺45mm)ごとに平均錯視量を算出した。そして,平均錯視量について上昇系列における各錯視図の種類を比較したグラフを図1に。平均錯視量について下降系列における各錯視図の種類を比較したグラフを図2に示した。

平均錯視量に関して,呈示条件(上昇系列, 下降系列:参加者内),錯視図の種類(挟角15°鋏辺30mm,挟角30° 鋏辺30mm,挟角60°鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺35mm,挟角30°鋏辺45mm:参加者内)を要因とした,対応のある2要因の分散分析を行った。実験に参加した32名のうち,平均錯視量±標準偏差×2の値から外れた錯視量を示した5名は分析から除外した。なお,以下に示した検定の有意水準は,全て.05とした。
その結果,呈示条件の主効果が有意であり(F(1, 26)=26.36, p<.01),上昇系列の方が下降系列よりも平均錯視量が有意に多かった。
錯視図の種類の主効果も有意であった(F(5, 130)=15.19, p<.01)。そのため,Ryan法による多重比較を行ったところ,挟角15°鋏辺30mmは挟角30° 鋏辺30mm,挟角60°鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺35mmよりも平均錯視量が有意に少なかった。挟角30°鋏辺45mmは挟角30° 鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mmより平均錯視量が有意に少なかった。挟角60°鋏辺30mmは挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺45mmよりも平均錯視量が有意に少なかった。
 なお,呈示条件と錯視図の種類の交互作用は有意でなかった(F(5, 130)=0.92, p=.47)。

-------------------------------------------------
  《 分散分析:ANOVA4 》

      ANOVA4 on the Web: Copyright(c) 2002 Kiriki Kenshi

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2018 Dec 13, 09:51:28    

【コメント】                                                                 
                                                                           

【要因計画】 2要因計画

  要因A(被験者内):上昇 下降           / 水準数=2
  要因B(被験者内):刺激図形の種類       / 水準数=6

【各セルの被験者数】 《等しい》

  被験者数=27

【平均および標準偏差】

    CELL[ A1 B1 ] :  mean= -15.691  /  SD=   8.145  /  n=  27
    CELL[ A1 B2 ] :  mean= -22.525  /  SD=   8.566  /  n=  27
    CELL[ A1 B3 ] :  mean= -21.424  /  SD=  10.339  /  n=  27
    CELL[ A1 B4 ] :  mean= -21.524  /  SD=   8.966  /  n=  27
    CELL[ A1 B5 ] :  mean= -23.059  /  SD=   9.398  /  n=  27
    CELL[ A1 B6 ] :  mean= -17.736  /  SD=   7.277  /  n=  27
    CELL[ A2 B1 ] :  mean= -13.097  /  SD=   7.287  /  n=  27
    CELL[ A2 B2 ] :  mean= -18.703  /  SD=   8.263  /  n=  27
    CELL[ A2 B3 ] :  mean= -18.919  /  SD=   9.040  /  n=  27
    CELL[ A2 B4 ] :  mean= -18.945  /  SD=   8.537  /  n=  27
    CELL[ A2 B5 ] :  mean= -20.243  /  SD=   9.404  /  n=  27
    CELL[ A2 B6 ] :  mean= -15.513  /  SD=   7.289  /  n=  27



【分散分析】

                  Table of Analysis of Variance
------------------------------------------------------------------------------
      source              SS          df         MS           F       p
------------------------------------------------------------------------------
 subject             19081.8119353    26      733.9158437 
 A:上昇 下降          615.5498825     1      615.5498825  26.359  0.0000 ****
 error[AS]             607.1553112    26       23.3521274 
 B:刺激図形の種類     2125.8652929     5      425.1730586  15.193  0.0000 ****
 error[BS]            3637.9382590   130       27.9841405 
 AB                     20.8642354     5        4.1728471   0.920  0.4704     
 error[ABS]            589.7787620   130        4.5367597 
------------------------------------------------------------------------------
  Total              26678.9636784   323
------------------------------------------------------------------------------
                      + p<.10, * p<.05, ** p<.01, *** p<.005, **** p<.001

※※※ 以下の下位検定はすべて有意水準 p=0.050000 で実行します ※※※


《 要因 B の主効果における多重比較 》 ( Ryan's method )

<<  means on Factor B >>

             1         2         3         4         5         6    
  mean : -14.394   -20.614   -20.171   -20.234   -21.651   -16.625  
    n  :      54        54        54        54        54        54  

--------------------------------------------------------------
   pair     r    nominal level      t          p        sig.
--------------------------------------------------------------
  1 - 5     6      0.0033333      7.128    0.0000000     s. 
  1 - 2     5      0.0041667      6.110    0.0000000     s. 
  6 - 5     5      0.0041667      4.937    0.0000024     s. 
  1 - 4     4      0.0055556      5.737    0.0000001     s. 
  6 - 2     4      0.0055556      3.919    0.0001432     s. 
  3 - 5     4      0.0055556      1.453    0.1485787    n.s.
  6 - 4     3      0.0083333      3.546    0.0005449     s. 
  1 - 3     3      0.0083333      5.675    0.0000001     s. 
  3 - 2     3      0.0083333      0.435    0.6642083    n.s.
  4 - 5     3      0.0083333      1.391    0.1665779    n.s.
  6 - 3     2      0.0166667      3.484    0.0006745     s. 
  3 - 4     2      0.0166667      0.062    0.9505636    n.s.
  1 - 6     2      0.0166667      2.191    0.0302354    n.s.
  4 - 2     2      0.0166667      0.373    0.7097667    n.s.
  2 - 5     2      0.0166667      1.018    0.3105247    n.s.
--------------------------------------------------------------
     MSe=27.984140,  df=130,  significance level=0.050000


【単純効果の検定】

anova ended.

http://www.hju.ac.jp/~kiriki/anova4/

お忙しいところすみません。
どうぞよろしくお願いします。

Re: ミュラーリヤー錯視における結果の記述について

  • 浅野
  • 2018/12/17 (Mon) 11:26:57
 以下の箇所ですが,“図1に”の後が読点でなく句点となっていますので,過去形になっていないとみなされ,0点になります。
 なお,減点対象ではありませんが,上昇系列と下降系列の平均値は同じグラフにまとめた方が良いでしょう。
-----------------------------------
そして,平均錯視量について上昇系列における各錯視図の種類を比較したグラフを図1に。平均錯視量について下降系列における各錯視図の種類を比較したグラフを図2に示した。
-----------------------------------

 以下の箇所に関しては,B要因の水準1~6に対応する刺激の種類が不明なため,添削ができませんが,(a)水準1が水準2,3,4,5よりも錯視量が有意に小さいこと,(b)水準6が水準2,3,4,5よりも錯視量が有意に小さいこと,(c)その他の水準間では有意差がないことと同義の記述できていれば問題ありません。この点は自分で確認してください。

-----------------------------------
そのため,Ryan法による多重比較を行ったところ,挟角15°鋏辺30mmは挟角30° 鋏辺30mm,挟角60°鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺35mmよりも平均錯視量が有意に少なかった。挟角30°鋏辺45mmは挟角30° 鋏辺30mm,挟角30°鋏辺 15mmより平均錯視量が有意に少なかった。挟角60°鋏辺30mmは挟角30°鋏辺 15mm,挟角30°鋏辺45mmよりも平均錯視量が有意に少なかった。
-----------------------------------

Re: ミュラーリヤー錯視における結果の記述について

  • camelia
  • 2018/12/17 (Mon) 11:56:56
ご指導ありがとうございます。
ご指摘していただいた点について確認・修正してみます。

外れ値の除き方について

  • 匿名
  • 2018/12/16 (Sun) 17:55:34
ミュラーリヤーの分析で平均値-2×標準偏差から外れた値を持っている参加者5名のデータを除きたいのですが,外れ値のデータだけを除いた場合,比較対象となる水準の人数が異なってしまうのでそのような参加者が持っているデータは全て除いて分析をしてもいいのでしょうか。

2017/01/09 (Mon) 14:44:49
にある浅野先生の回答②を参考にしようと思ったのですが,今回の事情とは少し違うと感じたので質問させていただきました。

Re: 外れ値の除き方について

  • 浅野
  • 2018/12/16 (Sun) 23:45:34
 【平均値±標準偏差×2】を外れ値の基準としてデータを除外するのであれば,当該参加者のデータ(上昇系列,及び,下降系列)を全て除外するのが一般的だと考えられます。

Re: 外れ値の除き方について

  • 匿名
  • 2018/12/17 (Mon) 00:32:41
ご回答ありがとうございます。
質問の1文目ですが。「平均値±2×標準偏差」でした。誤字失礼しました。

単位がやばいです

  • 田中理智
  • 2018/12/13 (Thu) 15:41:54
ミュラーリヤー錯視のプレゼンについて
タイトルと仮説の添削をお願いします。

タイトル
Muller-Lyer錯視における呈示方法と錯視図の種類が錯視量に与える影響

仮説
錯視図の提示方法によって錯視量に差が出る

錯視図の鋏角と鋏辺の大きさによって錯視量に差が出る

お願いします。

Re: 単位がやばいです

  • 浅野
  • 2018/12/14 (Fri) 00:54:40
 特に減点になるようなタイトルや仮説ではありませんが,“差が出る”よりは「差がある」とした方が一般的です。
 なお,現在設定されている仮説は方向性がない探索的な仮説ですが,方向性のある仮説(~条件の方が...条件よりも錯視量が小さくなる)を設定するならば,先行研究の引用など,何らかの根拠を問題内で示しましょう。

Re: Re: 単位がやばいです

  • 田中理智
  • 2018/12/14 (Fri) 11:34:30
お忙しい中返信ありがとうございました。

ミュラーリヤーのグラフについて

  • RTRT
  • 2018/12/14 (Fri) 00:12:10
 浅野先生。いつもお世話になっております。
 ミュラーリヤーのグラフを作ったのですが,問題ないか見ていただきたいです。
 お忙しいところすみません。よろしくお願いします。

Re: ミュラーリヤーのグラフについて

  • RTRT
  • 2018/12/14 (Fri) 00:13:11
図2です。

Re: ミュラーリヤーのグラフについて

  • 浅野
  • 2018/12/14 (Fri) 00:40:26
 さすがに...20cmも錯視量があったら凄すぎます(笑)単位はmmですね。

Re: ミュラーリヤーのグラフについて

  • RTRT
  • 2018/12/14 (Fri) 03:07:28
ご回答ありがとうございます。
単位の間違いですが、指摘されるまで気付きませんでした(汗)。
助かりました。

結果の添削

  • せん
  • 2018/12/12 (Wed) 23:10:28
両側性転移の結果の添削をお願いいたします。


結果
平均所要時間に関して、対応のない一要因分散分析を行った。その結果学習条件の主効果が有意であった(F(2,27)=8.517 p=.0014)。Ryan法による多重比較を行ったところ、訓練なし群は利き手群よりも所要時間が有意に長かった(p<.05)。訓練なし群は非利き手群より有意に所要時間が有意に長い傾向にあった(p<.10)。利き手群と非利き手群の間には有意差及び有意傾向が見られなかった(>.10)。
平均逸脱回数に関して、対応のない一要因分散分析を行った。その結果学習条件の主効果は有意でなかった(F(2,27)=1.50,p=.24)。

Re: 結果の添削

  • 浅野
  • 2018/12/13 (Thu) 11:02:52
 図に関して,データラベル(3.53, 6.23, 5.47)を記載することは避けましょう。減点対象になります。
 さらに,図1や図2に何を示したのかも文章で記述しましょう(例:~を図1に示した)。
 また,“主効果”とありますが間違いです。要因が1つの場合には「効果」としましょう。

Re: 結果の添削

  • せん
  • 2018/12/14 (Fri) 01:24:21
お忙しい中ありがとうございます。
無事提出できました。

平均逸脱回数に関する分析結果

  • モルディギアン
  • 2018/06/20 (Wed) 21:59:21

両側性転移の実験において,平均逸脱回数に関する,訓練条件(利き手,非利き手,訓練なし)を要因とした対応のない1要因分散分析を行ったのですが,以下のような結果,つまり訓練条件の主効果は有意だったにもかかわらず,多重比較を行うとどの群間も有意ではなかったという結果になってしまいました。この場合どのように解釈すればよろしいでしょうか。



               《 分散分析:ANOVA4 》

      ANOVA4 on the Web: Copyright(c) 2002 Kiriki Kenshi 

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2018 Jun 20, 16:45:11    

【コメント】                                                                 
                                                                           

【要因計画】 1要因計画

  要因A(被験者間):1群/2群/3群          / 水準数=3

【各セルの被験者数】 《等しい》

[A1]=11     [A2]=11     [A3]=11     

【平均および標準偏差】

    CELL[ A1 ] :  mean=   2.788  /  SD=   1.217  /  n=  11
    CELL[ A2 ] :  mean=   5.515  /  SD=   3.552  /  n=  11
    CELL[ A3 ] :  mean=   5.364  /  SD=   2.584  /  n=  11



【分散分析】

                  Table of Analysis of Variance
------------------------------------------------------------------------------
      source              SS          df         MS           F       p
------------------------------------------------------------------------------
 A:1群/2群/3群          51.6835015     2       25.8417508   3.393  0.0469 *   
 error[WC]             228.4646471    30        7.6154882 
------------------------------------------------------------------------------
  Total                280.1481486    32
------------------------------------------------------------------------------
                      + p<.10, * p<.05, ** p<.01, *** p<.005, **** p<.001

※※※ 以下の下位検定はすべて有意水準 p=0.050000 で実行します ※※※


《 要因 A の主効果における多重比較 》 ( Ryan's method )

<< means on Factor A >>

             1         2         3    
  mean :   2.788     5.515     5.364  
    n  :      11        11        11  

--------------------------------------------------------------
   pair     r    nominal level      t          p        sig.
--------------------------------------------------------------
  2 - 1     3      0.0166667      2.318    0.0274701    n.s.
  2 - 3     2      0.0333333      0.129    0.8984051    n.s.
  3 - 1     2      0.0333333      2.189    0.0365179    n.s.
--------------------------------------------------------------
     MSe=7.615488,  df=30,  significance level=0.050000



Re: 平均逸脱回数に関する分析結果

  • 浅野
  • 2018/06/21 (Thu) 13:03:00
 えっと...めっちゃ長くなります(笑)結論は先に示しておきましたけど,きちんと全部読んでくださいね。


【結論】
 苦肉の策だけど,1群と2群,及び,1群と3群の平均値差を「有意傾向」とみなして,「有意差」があった箇所とは区別して,控えめに考察を行うといった方法が考えられます。


【何故,検定結果に“食い違い”が生じるのか】

 「主効果が有意になったのにもかかわらず,多重比較ではいずれの条件間でも有意差が認められなかった」という結論になりますが,多重比較において,第2種のエラーが生じている可能性が高いのではないかと考えられます。

 統計の復習になりますが,検定には2種類のエラーがありました(以下の【復習】参照)。
 今回,主効果を検討する際には,1群と2群と3群の全員分のデータを使用して分析をしていたのに対し,多重比較においてはいずれか2群間の比較をするわけです。
 多重比較で群間比較を行う際の,サンプルサイズが比較的小さいため,「主効果が有意になったのにもかかわらず,多重比較ではいずれの条件間でも有意差が認められなかった」という結論になってしまった(多重比較において,第2種のエラーが生じてしまった)のではないかと考えられるわけです。


【復習:検定における2種類のエラー】

★ 第1種のエラー
 母平均には差がないのに(“真実としては”差がないのに),標本平均では有意差が得られてしまったため,母平均には差があると判断してしまう誤り

★ 第2種のエラー
 母平均には差があるのに(“真実としては”差があるのに),標本平均では有意差が得られなかったため,母平均には差がないと判断してしまう誤り

★ 第2種のエラーが生じやすくなる条件
(a)サンプルサイズが小さい
(b)母分散(母標準偏差)が大きい
(c)比較する真の母数(例えば,母平均)の差が小さい

 
【ANOVA4における多重比較の出力結果の見方】


《 要因 A の主効果における多重比較 》 ( Ryan's method )

<< means on Factor A >>

1 2 3
mean : 2.788 5.515 5.364
n : 11 11 11

--------------------------------------------------------------
pair r nominal level t p sig.
--------------------------------------------------------------
2 - 1 3 0.0166667 2.318 0.0274701 n.s.
2 - 3 2 0.0333333 0.129 0.8984051 n.s.
3 - 1 2 0.0333333 2.189 0.0365179 n.s.
--------------------------------------------------------------
MSe=7.615488, df=30, significance level=0.050000

★ “significance level=0.05”である場合,“p”に示された数値が,“nominal level”に示された数値以下であれば,その差は「p<.05」となり「有意」とみなされます(正確なp値は計算しない限り不明です)。

★ “significance level=0.05”である場合,“p”に示された数値が,“nominal level”に示された数値の2倍以下であれば,その差は「p<.10」となり(有意傾向という考え方を許容するならば)「有意傾向」とみなされます(正確なp値は計算しない限り不明です)。

★ 結果の記述の仕方は以下の通りですが,「有意傾向」とは何かは,以降で詳しく説明をします。
--------------------
 Ryan法による多重比較を行ったところ,1群における平均逸脱回数の方が,2群と3群の平均逸脱回数よりも,有意に少ない傾向があった(いずれも,p<.10)。2群と3群の間における平均逸脱回数においては,有意差及び有意傾向は認められなかった(p>.10)。
--------------------


【有意傾向という考え方】
(※大久保・岡田(2012)の一部を引用して&参考にして回答しています)

 検定は,有意水準(例えば,α=.05)に基づき,p<.049であれば有意であり,p<.051であれば有意でない(全く無意味)といった,極端な二分法によって客観的な判断を行うのが本質です。
 しかしながら,p<.049とp<.051との間に,本質的な差があるかというと...実際には無さそうですよね。
 ...という考え方に基づき,習慣的にp<.10の場合を「有意傾向」と表現し,検討対象の平均値の差などに対して考察を行う考え方が(許容される場合が)あります。


【有意傾向といった考え方を取り入れた場合の注意点】

★ 注意点1
 p<.05で「有意」と認められた箇所と,p<.10で「有意傾向」とみなされた箇所とは区別して考察を行いましょう。
 前者は,今回のデータに基づいた検定によって明確に差が示された箇所です。一方,後者は,今回のデータに基づいた検定によって明確に差が示されたわけではなく,差が示唆されただけです。そのため,有意傾向に基づいて考察をする場合には,有意差が示された箇所と区別して,より控えめな表現で考察をすべきだということです。

★ 注意点2
 その研究内において,有意傾向という考え方を認めるのであれば,p<.10となった箇所全てについて,有意傾向として(差が示唆されたこととして)扱うべきです。
 一方,その研究内において,有意傾向という考え方を認めないのであれば,p<.10となった箇所全てについて,有意差が無かったとして(差が示されなかったこととして)扱うべきです。そもそも有意傾向という考え方を認めていないので,有意傾向の有無を報告する必要性もありません。
 つまり,同じ研究内で,「●●についてはp<.10だから有意傾向として扱うけど,■■についてはp<.10だけど有意傾向とはみなさない」などと恣意的に判断するのは,完全に許容範囲外だということです。

★ 注意点3
 元々の統計的仮説検定の考え方には,p<.10を「有意傾向」とみなすといったルールは存在しません。そのため,極力「有意傾向」という考え方を適用することは避けた方が良いのではないかと個人的には思っています。
 「主効果が有意になったのにもかかわらず,多重比較ではいずれの条件間でも有意差が認められなかった(ので,多重比較の結果については,第2種のエラーが生じていると推察できる)」といった,今回のような結果を解釈する際の苦肉の策,ぐらいに思っていた方が無難なのではないかと思います。


【引用・参考文献】

大久保街亜・岡田謙介(2012)伝えるための心理統計 勁草書房
 

Re: 平均逸脱回数に関する分析結果

  • モルディギアン
  • 2018/06/21 (Thu) 20:40:49
ご返信ありがとうございます。
いろいろ検討して考察してみます。

Re: 平均逸脱回数に関する分析結果

  • 浅野
  • 2018/12/14 (Fri) 00:49:13
★ageます