基礎実験（2）　質問・討論・告知掲示板

　とりあえず検定結果（ANOVA4の出力結果）など状況を把握するのに必要な情報が示されていないので当てはまるか否かわかりませんが，以下の3件のQ&Aが参考になるかもしれません。
　ページ上部の「ワード検索」において「モルディギアン」や「えいひれ」というキーワードで検索すると良いでしょう（名前の検索では出てこないかな？）。

●　モルディギアン 2018/06/20 (Wed) 21:59:21
●　モルディギアン 2018/06/22 (Fri) 14:44:40
●　えいひれ 2018/07/05 (Thu) 16:02:4

　この掲示板で回答ができるのは回答が（ほぼ）一義的に決まっている（と浅野が思っている）ものだけです。
　
＞交互作用がでた場合、主効果の有無は書く必要はないですか？

　何要因の分析をしていて，どの要因の交互作用が有意だった場合なのか，そしてどの要因の主効果に関する質問なのかがわからないと質問に答えることができません。現状，BPさんの質問の仕方では情報が不足していて判断がつきません。
　金曜日までにもう一度確認できるか不明なので，とりあえず，主効果が有意だったか否かも記載しておいた方が無難でしょう。


＞回転角度が45度と135度で有意差が出た考察、180度の正立像の＞エラー回数が有意に多かった理由を丸一日考えたのですが何一つわかりません。どうしたらいいでしょうか。

　今回の結果の解釈は，人によって様々に異なると思いますのでこの掲示板で回答することはできません。浅野の解釈と同一である必要もありませんので，自分なりの解釈を考察として記述してください。もしかしたら，何人かでディスカッションを重ねればより良い解釈に辿りつけるかもしれません。

　なお，考察で減点がされても他の部分で減点がされなかったらB以上の評価は得られることを念頭に置いて，レポートを完成させてくださいね。

ご回答感謝申し上げます。

心的回転課題のエラー数に関して,呈示形式と回転角度を要因とした対応のある2要因の分散分析を行いました。その結果交互作用、呈示形式の主効果、回転角度の主効果全てにおいて有意差が生じました。

この場合、(1)主効果の有無を記載する必要があるか。(2)記載する必要がある場合、多重比較を記載する必要があるか。
ということをお聞きしたいです。

考察についてもありがとうございます。死に物狂いで頑張って考えてみます。

＞その結果交互作用、呈示形式の主効果、回転角度の主効果全てにおいて有意差が生じました。

　まず，交互作用や主効果は「有意」か否かという表現を用いるべきで，「有意“差”」という表現は間違いです（※レポートでそのような表現を用いていた場合には減点します）。
　
（1）2要因の分散分析の結果，交互作用が有意である場合，主効果の結果は記載することを推奨しますが，記載しなくてもレポートで減点されることはありません（許容しています）。
　なお，交互作用が有意であるなら，単純主効果検定の結果については，有意な箇所も有意でない箇所についても記載しましょう。


（2）主効果の結果を記載するなら，多重比較の結果も記載しましょう。

ありがとうございます。無事提出できました。

今回は、第2試行の従属変数に関して、10人の平均値に差がないように群分けを行いました。このような統制手法を平均値マッチングと呼びます。今回の場合には、群間でどの値を比較するのかが定まっていないため、対応がない分析を使用します。

一方、第2試行の従属変数の値が同じ3人1組を各群に割り当て、それを例えば10組分行う統制手法は対マッチングと呼びます。この場合には、群間で同じ組の値を比較すべきなので、対応がある分析を使用します。

ご回答ありがとうございます。
助かりました。
また，タイトルと本文ですが，両極性転移ではなく両側性転移ですね。失礼しました。

　“元々教科書に記述のない目的や仮説”や“分析を行う中で生じた仮説”は，全て問題や目的の部分に記述します。

　もちろん，実際に実験を行ってデータを取得する前に設定される目的や仮説ですので，実験前の時点で設定されるべき目的や（実験前の時点であらかじめ予測していたように）仮説を記述します。
　新たな目的や仮説を設定するためには，それらの目的や仮説を実験前の時点で設定するのに必要な情報を，問題部分に加筆したり新たに先行研究の引用を行う必要性もあるかもしれません。

　一般的に，レポートにおいては，“実験後に建てた目的”や“実験後に建てた仮説”は存在しません。
　なお，実験結果に関しては，あらかじめ予測していたなかったパターンが得られる場合も当然存在しますが，それらの結果に対する解釈は考察に記載することになります。

丁寧なご回答、ありがとうございました！

　反応時間とエラー数といった，量的変数（間隔尺度又は比率尺度で測定された変数）同士の関係性を検討する場合には，相関係数を算出すると良いでしょう。

　相関係数の符号（プラス，マイナス）により，正の相関関係であるのか，負の相関関係であるのかが明らかになりますし，相関係数の絶対値の大小によってその関係性の強弱も把握できます。　そして，2変数の関係性を表現するために散布図も作成すると良いでしょう（いわゆる相関係数では捉えきれない，外れ値の影響の有無や，曲線的な関係性の有無などが発見できるかもしれません）。
　
　今回の実験ぐらいのサンプルサイズであれば，相関係数が有意か否かも重要でしょう。相関係数が有意でなければ，その2変数間の関係性は無相関であると捉えるのが一般的でしょう。

　しかしながら，相関係数の結果をまとめる際には注意してください。今回の反応時間の算出方法を覚えていますか？エラーした試行は除外して反応時間を算出していましたね？
　そのため，例えば，有意な正の相関が得られた時に，「エラーをした試行ほど，反応時間は長かった（反応時間が長い試行ほど，エラーが多かった）」といった結果のまとめをするのは×です。
　「エラーが多い人ほど，反応時間は長かった（反応時間が長い人ほど，エラーが多かった）」といった結果のまとめであれば問題ないと考えられます。

　
　お答えいただきありがとうございます。
わかりやすい説明のおかげで理解できたと思います。

　ありがとうございました。

質問させていただきます。

今回のエラー数の分析に関して、以前の質問を参照して各図形に対してかかった反応時間の平均とエラー数の平均との相関を、エクセルの分析を通して行いました。

この結果、呈示形式の両方で強い正の相関が見られました。この場合、この結果とその散布図を発表資料に載せるだけでいいのでしょうか。それとも、エクセルの相関の分析以外にも何かしらの分散分析も共に載せないとだめなのでしょうか。

言葉足らずで申し訳ありませんが、応えていただけると幸いです。回答よろしくお願いします。

　相関係数は，2つの量的変数間の相関関係が有意か否か，そして，その強さを検討したい時に用いる分析です。
　反応時間とエラー回数の相関関係を例に説明すれば，反応時間の長短とエラー回数の多少との間に，何か規則的な関係性があるのか否か，そして，その関係性がどれぐらい明確なのかを検討したい場合に用いる分析ということです。

　分散分析は，要因の（主）効果や交互作用が有意か否かを検討する分析です。
　例えば，エラー回数に対して，回転角度と呈示形式といった要因の主効果や交互作用があるのか否かを検討したい場合に用いる分析というとです。


　分析する目的が違うので，黒うさぎさんが何をしたいかによって必要な分析は異なりますので，研究目的を基にどのような分析が必要なのかを考えてみましょう（上記以外にも，様々な分析の仕方が考えられます）。
　なお，その際には，そもそも反応時間とエラー回数の相関係数を検討する必要があるのか否かも検討してみましょう。

たった今manabaの提出前チェックを見て有意がなかった結果もF値など記載するということを確認いたしました。後半の質問は解決したので前半の質問だけご回答いただけますと幸いです。

　回答が遅くなって申し訳ない。

＞分析結果の行がdf、列がアルファベット（A,B,Cなど）のところの＞数値が分子で、行がdf、列がerrorのところの数値が分母で間違い＞ないでしょうか？

分子については間違いありません。分母に関してもerrorを参照することは間違いないのですが，2要因以上の分散分析の場合にはerrorの行が複数存在する場合があります。その場合には，せんさんが参照しているerrorの数値が正しいのか否かは，せんさんの質問の仕方ではわかりません。

このような質問をするなら，ANOVA4の出力結果と，レポートの結果部分に記載する予定の文章を貼り付けて，間違いがないか否かを確認した方が良いのではないでしょうか？

ご回答ありがとうございます。無事提出できました。
画像の添付のやり方がわからないので、次回質問するときは友人に聞いてみようと思います。

　画像では無く本文にそのまま貼り付ければ良いだけですよ^^

　返事が遅くなり申し訳ない...。
　
　検討課題とは目的のことですね。問題内にある目的は今回の実験を実施する前に設定されたものです。
　そして，その段階では，“単に繰り返すだけのリハーサル方略”を用いて課題を実施するよう指示することで，（多くの，あるいは，検定に耐えられるほどの人数の）実験参加者が“単に繰り返すだけのリハーサル方略”を用いて課題に従事することを予測していたわけですね。
　
　しかしながら，いざ，実験を行ってみると，“単に繰り返すだけのリハーサル方略”を用いた者は少なかったので，どうしようかということになります。

　このような状況で，どのような分析＆議論を展開すべきかはいくつかの方法があるかと思いますが（人によってやり方は異なりますが），その一例を以下に示しました。

【A】方略も考慮に入れた，（特定の方略のみを抽出した）2要因 or （方略の要因を組み込んだ）3要因の分散分析によって解析をする。

【B】“単に繰り返すだけのリハーサル方略”を用いた数名だけのデータを基に平均値と標準偏差（あるいは，標準誤差）を示した図 or 表を算出する。

【C】考察において，【A】の結果を基に，検討課題3→検討課題2の順番に考察を行う。

【D】考察において，検討課題1について明確な結論が述べられない理由を明らかにした上で，【B】の結果を基に検討課題1について推察を行う。
　

ご回答ありがとうございます！

　方略を考慮してより詳細な分析をするのは，その方が，全体の結果についてより解釈しやすくなると考えられるためといった目的もあります。復唱のみのリハーサルを行ったのが5人なのであれば，それは少数派であり，より多数派の結果の解釈を行うことが，何故，今回のような結果が得られたのかを解釈することにつながるのではないでしょうか。
　また，復唱のみのリハーサルを行った5人のみを対象とした場合，検定を行って有意差が得られなかったとしても第2種のエラーの可能性が大きい場合があり，検定結果から差が無いという判断を客観的に行うのは難しいと考えられます。なお，平均値の差の大小関係から，あくまでおまけとして，控えめに推察を述べるのであれば許容できます。

　「考察の2についてですが、有意差が無かった場合も考察をするべきでしょうか」という質問は，どの条件間の平均値に有意差が無かった場合なのかが記載されておらず意味不明ですが...
　事前に設定された仮説において差が生じるはずだと想定されているにもかかわらず，差が得られなかったのであれば，積極的に考察を行うべきです。
　また，それが，復唱のみのリハーサルを行った5人のみを対象とした分析だった場合には，繰り返しになりますが，検定を行って有意差が得られなかったとしても第2種のエラーの可能性が大きい場合があり，検定結果に基づいて差が無いという判断を客観的に行うことがそもそも難しいです。
　

返信が遅くなってしまい、申し訳ありません。
ご回答ありがとうございます。

　どのレベルで回答を求めているのかが不明ですが，簡潔に述べれば，【前者は，対応のある分析であり，後者は対応がない分析であり，前者の方が検定力（真に差がある場合に，有意差が得られる確率）が高いから】となります。

　より詳細な説明は以下の通りです。なお，以下に示した説明は，（点線以下2-3行目などが）統計学的に間違った説明なのですが，まずはイメージをつかんでもらうことが重要なのではないかと思ったため，ご了承くださいませ。　

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★前提として，分散分析は，データの変動（例えば，メモリスパンの値がそれぞれ異なること）を「要因による変動（例えば，呈示時間の影響）」と「個人差による変動」と「その他の測定誤差による変動」とに区別して，「要因による変動」÷「個人差による変動＋その他の測定誤差による変動」の解であるF値が，ある程度大きい場合に，「要因の（主）効果が有意である」といった検定結果を示す検定手法です。

★方略ごとで参加者を区分する前の分析は，呈示時間（300ms，1200ms）を要因とした，「対応がある1要因分散分析」を行っています。この場合，300msと1200msとの間で同一人物のメモリスパン値を比べていますので，メモリスパン値が異なる場合，それは「個人差による変動」ではなく，「要因による変動」と「その他の測定誤差による変動」だとみなされるわけです。そして，「要因による変動」÷「その他の測定誤差による変動」の解であるF値がある程度大きい場合に，「要因の（主）効果が有意である」といった検定結果を示すことになります。

★一方，方略を考慮した場合の分析では，呈示時間（300ms，1200ms）と方略（方略A，方略B）を要因としていますが，同じ人物でも300msと1200msで異なる方略を使用している場合が存在するため，例えば，方略Aにおける300ms条件と1200ms条件とで，同一人物を比較することができず，対応がある分析手法を用いることがきなくなっています。つまり，今回行った，呈示時間（300ms，1200ms）と方略（方略A，方略B）を要因とした分析は，対応がない2要因分散分析となるわけです。
　上記の事情で，対応がない分析手法を用いているため，呈示時間要因の主効果を検討する場合にも，300msと1200msとで同一人物の比較をするような計算手法は適用されなくなり，300msと1200msとの間でメモリスパン値が異なる場合，それは「要因による変動」と「個人差による変動」と「その他の測定誤差による変動」だとみなされてしまうわけです。
　そして，「要因による変動」÷「個人差による変動＋その他の測定誤差による変動」の解であるF値がある程度大きい場合に，「要因の（主）効果が有意である」といった検定結果を示すことになります。

★上記の対応がある分析と対応がない分析を比べてみると，後者の方がF値を求める分母の数値が個人差による変動の分だけ大きくなってしまうために，検定力（真に差がある場合に，有意差が得られる確率）が低くなってしまうわけですね。
　300msと1200msとで同一の方略を用いるように指示をしていれば，呈示時間の要因は対応のある要因とみなして，対応がない方略要因との，2要因混合の分散分析が可能でした。そして，その場合，対応がある1要因分散分析の呈示時間の効果が有意か否かと，2要因混合の分散分析における呈示時間の主効果が有意か否かは基本的に一致すると考えられます。
　

　うん。正にそこが授業中に「間違いやすいから気を付けてね」と伝えたポイントですね。また，図が添付できていませんよ^^;
　今回は，記憶方略×呈示時間の2要因で分析を行った場合，各条件の人数がそれぞれ異なるため，「対応がない2要因分散分析」を行うことになります（ANOVA4の設定では「被験者間要因」が2つということになります）。データの入力形式も，添付した図のように並べる必要があります。

　なお，「気合い」という用語は，三省堂大辞林によると以下のような意味になるようです。このような意味が，「気合い」という記憶方略に分類された参加者全員に共通して当てはまるのか否かを，再度確認してみてくださいね。
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① あることに精神を集中してかかるときの気持ちの勢い。また、それを表すかけ声。
② 物事を行うときのこつ。また、互いの間の気分。息。呼吸。
③ 気分。こころもち。
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ご回答ありがとうございます。無事分析できました。気合いは仮の名前なのでプレゼン時は変更予定です。画像の添付なのですが、やり方がわからず添付できていませんでした。申し訳ございません。

　もし、葬式・告別式の案内などがあれば、持参してもらえると助かります。一応、中身を確認するだけで、提出する必要はありません。
　もしなければ、次回の授業の際に相談しましょう。
　
　

返信遅れてしまい申し訳ありませんでした。
了解です、何かしら準備させていただきます。

2列目の頭にスペース開けようとしたら変な空間ができてしましました(汗

　「British Journal of Psychology」の“British”の後の“：”は必要ないのでは？それ以外は，ほぼ問題ないように訂正できましたね^^
　また，この掲示板上では表現できませんが，レポートに記載する時には，外国語文献の雑誌名である「British Journal of Psychology」と巻数である「3」，日本語文献の巻数である「23」はイタリックにできると良いですね。

ご指摘ありがとうございます！

　どちらの引用文献も記載形式に（細かい）間違いがあります。レポートの書き方を説明した際の配布資料である「投稿・執筆の手引き」を確認してから質問していますか？
　おそらく，皆さんなら，この手引きで引用形式のルールを確認すれば，間違うことはないのではないでしょうか？
　以下のURLからもダウンロード可能なので，自分でしっかりと確認した後に，依然として不安だったら，再度質問してください。

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　https://psych.or.jp/publication/inst/

●引用文献に関しては，pp.38-48を参照
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すみません、確認を怠っていました。
お手数おかけしました。
訂正後、また確認お願いすると思います。

　ありがとう。「Muller-Lyer_氏名」に修正しました。なお，既に「両側性転移_氏名」で提出した方は，「Muller-Lyer_氏名」に修正する必要はありません（こちらで修正します）。

　そのような文献は引用しないようにしましょう

【追記（7/16）】
　...ちなみに，質問自体が非常に抽象的なので上記のような回答をせざるを得ませんでしたが，文献の名称とか，引用したい文章などを全て具体的に示して質問してくれたら回答が変わるかもしれません^^;