(投稿前に、内容をプレビューして確認できます)

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!

無題

  • 2019/01/29 (Tue) 16:12:43
浅野先生,いつもお世話になっております。
今回の実験で参加者に1~7の7段階で評定させた好意度の単位は「点」としても大丈夫でしょうか(そもそも好意度に単位は存在するのでしょうか)。
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。

無題

  • 2019/01/29 (Tue) 15:39:36
 浅野先生,いつもお世話になっております。
 現在,manabaのレポート提出窓口の説明には
※ レポートのファイル名は「Muller-Lyer_氏名」にしてください
とありますが,正しくは「単純接触効果_氏名」なのでしょうか。

方法の添削

  • めう
  • 2019/01/28 (Mon) 23:54:15
こんばんは。いつもお世話になっております。
方法の書き方が今までやってきた書き方と教科書のレポート作成例が異なっていたため混乱しています。
以下の方法の書き方の添削をよろしくお願いします。(文中の図1は評定尺度の図です。今回は省略しました。)

方法
実験参加者
 中央大学の学生31人(男性10人,女性21人,平均年齢20.19歳)が実験に参加した。
実験デザイン
 要因計画は1要因4水準(接触回数:0回,1回,5回,10回)の参加者内計画であった。
材料
 刺激の呈示および反応キーの記録ができる実験プログラムがインストールされたパソコンを参加者の人数分用意し,使用した。
手続き
 接触段階では,まず練習試行として,参加者全員に対して,練習試行の方向づけ課題用の刺激を呈示した上で,以下の教示を行った。
「これから,皆さんの集中力に関する課題を始めます。課題が始まると,何種類かの絵が繰り返し画面に出てきますので,その間に,こちらの絵(練習試行の方向づけ課題用の刺激)が何回でてくるかを数えてください。なお,絵はとても速く切り替わりますので,見逃さないように画面に集中してください。まずは,やり方を確認するために,簡単な練習をしたいと思います」。
 教示を与えた後,疑問点がないかを確認し,練習試行を始めた。なお,接触段階における刺激の呈示時間とISI(interstimulus interval:刺激呈示時間間隔)はそれぞれ500msに設定した。その後,本試行を行った。本試行では,参加者を,できるだけ人数が均等になるように4群に分類し,それぞれの群に,異なる接触リスト(A,B,C,D)を割り当てた。その後,本試行の方向づけ課題用の刺激を呈示したうえで,以下の教示を行った。
「それでは,今から本番を始めたいと思います。本番も練習と同様に,課題が始まると,何種類かの絵が繰り返し画面に出てきますが,本番では,こちらの絵(本試行の方向づけ課題用の刺激)が何回出てくるかを数えてください。なお,練習と同様に絵はとても速く切り替わりますので,見逃さないように画面に集中してください。そして,本番では約4分間の間,課題が続きますので,集中力を切らさずに,課題に取り組んでください」。
 教示を与えた後,疑問点がないかを確認して,本試行を始めた。そして,本試験終了後に,方向づけ課題用の刺激の呈示回数を報告させた。
 評定段階においても,最初に練習試行として,参加者全員に評定尺度(図1)を呈示したうえで以下の教示を行った。
「実験が始まると,先ほど見てもらった絵が1秒出てきて,消えます。その後に,その絵をどの程度好ましいと感じるかを,1から7のいずれかの数字を押して回答してください。「まったく好ましくない」場合には1,「どちらでもない」場合には4,「とても好ましい」場合には7ということになります。あまり考えこまず,直感で回答してみてください。まずは,やり方を確認するために,簡単な練習をしたいと思います」。
教示を与えた後,疑問点がないかを確認して,練習試行を開始した。なお,表示段階における刺激の呈示時間は1000msに設定した。そして,刺激消失後,図1に示した評定尺度を,参加者によって評定がされるまで呈示した。その後,本試行を行った。本試行では,以下の教示を行った。
 「それでは,今から本番を始めたいと思います。本番でも練習と同様に,課題が始まると,先ほど見てもらった絵が1秒出てきて,消えます。その後に,その絵をどの程度好ましいと感じるかを,1から7のいずれかの数字を押して回答してください。本番では,練習試行よりも多くの絵が出てきますが,練習と同様に,あまり考えこまず,直感で回答してみてください。」
 教示を与えた後,疑問点がないかを確認して,本試行を始めた。その他の手続きは練習試行と同一にした。

分散分析についての質問

  • 関節のパニック
  • 2019/01/19 (Sat) 17:26:38
※文字化けしたので再投稿しました。

単純接触効果の1要因分散分析を一回やった後、もう一度同じ方法で分析をしてみたところ、平均値は同じになったのですが、誤差(個人差+残差)とF値、p値が別の値になってしまいました。この原因として何が考えられますでしょうか。

<最初に分析した結果>
《 分散分析:ANOVA4 》

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

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2019 Jan 19, 17:09:16    

【コメント】                                                                 
                                                                           

【要因計画】 1要因計画

  要因A(被験者内):0 / 1 / 5 / 10       / 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                11.9632686    30        0.3987756 
 A:0 / 1 / 5 / 10        0.6376008     3        0.2125336   0.568  0.6378     
 error[AS]              33.7002898    90        0.3744477 
------------------------------------------------------------------------------
  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 ※※※


anova ended.

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



<再度分析した結果>
《 分散分析:ANOVA4 》

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

【ファイル】 NOFILE

【分析日時】 2019 Jan 19, 17:09:16    

【コメント】                                                                 
                                                                           

【要因計画】 1要因計画

  要因A(被験者内):0 / 1 / 5 / 10       / 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                11.9632686    30        0.3987756 
 A:0 / 1 / 5 / 10        0.6376008     3        0.2125336   0.568  0.6378     
 error[AS]              33.7002898    90        0.3744477 
------------------------------------------------------------------------------
  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 ※※※


anova ended.

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

Re: 分散分析についての質問

  • 浅野
  • 2019/01/20 (Sun) 17:49:11
 <最初に分析した結果>と<再度分析した結果>は同じ分析結果に見えますが,どの点が異なるのでしょうか?

 なお,全31名のデータをそのまま(除外基準などは一切設けず)投稿されたものと同一の設定で分析すると以下のようになりました。参考になさってください。
-----------------------------
【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: 分散分析についての質問

  • 関節のパニック
  • 2019/01/20 (Sun) 19:09:43
同じ分析結果を貼っていました。失礼しました。
もう一度やり直したら浅野先生の貼ってくれた結果と同じようになりました。お忙しい中ありがとうございました。

プレゼン発表について

  • 2019/01/19 (Sat) 20:48:43
 浅野先生。いつもお世話になっております。
プレゼンの発表について,タイトルと目的・仮説の添削をお願いします。

タイトル
抽象的な絵刺激の呈示回数がその好意度に及ぼす影響

目的
抽象的な絵刺激の呈示回数(0回,1回,5回,10回)によって,呈示された絵に対する好意度がどのように異なるのかを検討する。

仮説
単純接触効果(Zajonc,1968)が生じることで,刺激の呈示回数が多くなるにつれて呈示された絵に対する好意度が高くなる。

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: プレゼン発表について

  • 浅野
  • 2019/01/20 (Sun) 17:45:25
特に気になるところはありません

Re: プレゼン発表について

  • 2019/01/20 (Sun) 18:58:54
ご回答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
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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。