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1 理解しよう 2 実験法ゼロ論文の書き方 2 社会心理学研究室博士後期課程山本晶友 t (73) = 9.91, p <.001, d = 2.29 浅い処理条件 : M = 18.47%, SD = 深い処理条件 : M = 45.51%, SD = 理解しよう 3 4/40 代表値 散布度 平均値 中央値 最頻値 分散 標準偏差 の前提無作為抽出無作為割り付け p 値有意水準効果量 今回の分析結果の書き方 対応のある ( ない )t 検定 考察の書き方 代表値と散布度 5 代表値 6 得られたデータを正しく整理 集約することが目的 どんなデータを得られた? 平均値 Mean 全部足してデータ数で割ったものデータ全体を反映できる ( ) / 5 = 2.2 代表値得られたデータの代表的な値一言で言うとだいたいどんな値? 散布度得られたデータの散らばり具合バラバラ? みんな同じくらい? 中央値 Median 大きい順の真ん中の値はずれ値の影響を除ける 最頻値 Mode 最も頻繁に現れる値名義尺度でも使える 1, 1, 2, 3, 4 1, 1, 2, 3, 4 1

2 散布度 7 分散と標準偏差を図で理解する 8 それぞれのデータが平均から ヘイキン してどれだけ離れているか 分散 Variance ( 平均からの距離 ) 2 の平均 2 乗しないで平均を出すとゼロになってしまう 10 平均 5 ( ) 4 = 分散 標準偏差 標準偏差 Standard Deviation 分散同じ単位で理解できる 0 A さん B さん C さん D さん 今回の分析結果の書き方 9/40 とは データから母集団 ( 全人類 ) を推測することが目的 今回のデータはこうだった 全人類のデータはこうだろう 知りたいけど母集団 ( 人類全体 ) 調べるのが大変 サンプル ( 今回のデータ ) 10 考察の書き方 調べられるけど知りたいわけじゃない 推測 の前提 11 検定 12 サンプルが偏っていないことが前提! 今回のデータは A 条件の方が B 条件より平均が 3 点高かった! 無作為抽出 ( ランダムサンプリング ) 無作為にデータを集める 頭いい人のデータだけ集めよう! 無作為割り付け ( ランダムアサインメント ) 無作為に条件を割り付ける 頭いい人だけ A 条件に集めよう! 母集団でも A 条件の方が高い? 母集団では差が無い ( のに今回たまたま差が出た )? 人間には誤差があるのでどちらもあり得る! 検定 母集団の値について仮説をたてて採択 / 棄却を判断する 研究の仮説 2

3 2017/4/ 帰無仮説が正しい 場合に手元の 以上に極端な データを得られる確率 帰無仮説が正しい 母集団で差はゼロ という 嬉しくない 仮説 p 値 小さいと嬉しい 場合に手元の 以上に極端な データを得られる確率 を算出し 一定の基準より低かったら を算出し 一定の基準より低かったら 帰無仮説を棄却し対立仮説が正しい とする検定 帰無仮説を棄却し対立仮説が正しい とする検定 有意水準 慣例で5% 母集団で差がある という 嬉しい 仮説 16/ 今回の場合 母集団で深い処理条件と浅い処理条件の平均正再生率が等しい 場合に手元の 以上に極端な データを得られる確率 今回の分析 を算出し 5%より低かったら 結果の書き方 母集団でも深い処理条件の方が平均正再生率が高い 考察の書き方 とする検定 17 何を検討する 仮説 深い処理をしたものは浅い処理をしたものよりも記憶に残りやすい なら 予測される結果 深い処理条件の方が浅い処理条件よりも単語の正再生率が高い 対応のある t 検定 一方の条件と他方の条件のデータに 対応がある時の t 検定 対応のない t 検定 一方の条件と他方の条件のデータに 対応がない時の t 検定 例 参加者内要因 例 参加者間要因 A平均 はずなので そうだと言えるか検討するために 得られたデータで 深い処理条件の正再生率と 浅い処理条件の正再生率の差が意味のある差なのかを検討する t 検定 18 2種類の t 検定 Pさん① Pさん② Qさん① Qさん② Rさん① A条件 Rさん② B条件 今回は 対応のない t 検定 Pさん Qさん B平均 Sさん Tさん Rさん Uさん A条件 B条件 3

4 2017/4/24 19 結果の分析の流れ 20 p 値の出し方 ①正再生率を参加者ごとに算出 今回のデータの 条件ごとの 検定統計量は データを一つの値にしたもの 人数 平均値 標準偏差 ②正再生率の平均値と標準偏差を条件ごとに算出 で検定統計量 t 検定では t 値 を算出 ③平均正再生率の差について t 検定 帰無仮説が正しい時にこの検定統計量 以上に大きい値 を得られる確率 = p 値 21 意味のある差と言える 22 意味のある差と言える p 値が5%より低い p 値が5%より低い 母集団で差が無い場合には起こりにくい結果が出た 有意 母集団で差が無い場合には起こりにくい結果が出た 有意 母集団に差がある と考えるべき 母集団に差がある と考えるべき 絶対起こらないわけではない 検定で有意 差があることの証明 24/ 効果量 p値 帰無仮説が正しい時に 手元のデータ (以上に極端な値)を得られる確率 母集団での効果がゼロかどうかを判断する指標 今回の分析 結果の書き方 t (73) = 9.91, p <.001, d = 2.29 効果量 (今回は d ) 効果の大きさを量的に表したもの 母集団での効果がどのくらい大きいのかを表す指標 考察の書き方 4

5 結果の構造 25 分析対象 26 分析対象データ処理図表 要約問題と目的方法結果考察引用文献付録 分析対象分析対象としたのは? 除外したのは? を書く 参加者 課題を誤った 条件の 名を分析から除外した ( 今回は無し ) 浅い処理条件 36 名 深い処理条件 39 名の計 75 名を分析対象とした データ 系列位置効果による影響を考慮し 最初と最後の 2 語は分析から除外した 系列位置効果 27 データ処理 28 初頭効果 最初の方に見たものを忘れにくい 新近性効果 最後の方に見たものを忘れにくい まとめて系列位置効果 データ処理得られたままのデータ (raw data) をどう処理した? を書く ~~~ を正再生率とし 参加者ごとに算出した ~~~ を 得点とし 参加者ごとに算出した 剰余変数なので分析から除外 処理したデータの集約 どんなまとまりで何を出したかまで 目的 対象 手法 結果 結論を書く 条件ごとに平均値と標準偏差を算出した 目的 処理の深さによって記憶の残りやすさに違いが生じたかを検討するために 対象 条件ごとの平均正再生率について 手法 対応のない t 検定を行った 5

6 31 諸注意 32 結果 その結果 条件間の差は有意であり 本来は p =.045 のように具体的な数値を書く 今回は書けないくらい小さかった! 結論 深い処理条件 (M = 45.51%, SD = 12.50) の方が浅い処理条件 (M = 18.47%, SD = 11.01) よりも正再生率が高かった (t (73) = 9.91, p <.001, d = 2.29) 統計記号 (t, p, M, SD 等 ) は半角イタリック体 小数点以下の桁数に注意 *p 値など 1 以上にならない数値は一の位を書かない * 今回はレジュメどおりに半角スペースを入れる場所 _(t_( 自由度 )_=_, _p_=_,_d_=_ )_ * 記号 閉じかっこ コンマ (, ) コロン (:) セミコロン (;) の後ろ * 開始かっこの前 図表 33 事実 解釈 34 お手本論文の結果ページを見て 数値や説明を今回のものに直す 結果では事実のみを書く 形式はできるだけ真似する ( 作り方は追々やります 描いてさえあれば添削対象外 ) 事実深い処理条件の方が浅い処理条件よりも正再生率が高かった 結果で書く 平均値と標準偏差を算出した (Table 1 および Figure 1) のように 対応がわかるように文中で表記 解釈深い処理は一段階処理が深いから記憶に残りやすい 考察で書く 35/4 0 考察の構造 36 今回の分析結果の書き方考察の書き方 目的のまとめ結果のまとめ仮説の支持 / 不支持結果の解釈研究の限界点今後の展望 要約問題と目的方法結果考察引用文献付録 6

7 目的のまとめ 結果のまとめ 37 仮説の支持 / 不支持 38 目的のまとめ本研究の目的を簡潔におさらい 結果のまとめ得られた結果を簡潔におさらい 有意 係数が ~ よりも どうだったのか の記述 仮説の支持 / 不支持仮説が支持されたかどうか 仮説は人がたてるもの 特に今回は自分がたてたもの 仮説が成り立つことが示唆された 仮説を支持する結果であった 仮説は支持された 問題と目的でも 仮説が成り立つならば 仮説が正しいならば 結果の解釈 39 研究の限界点 40 結果の解釈仮説の支持 / 不支持から言えることは? 先行研究と照らし合わせて言えることは? を書く 自分の論と違う立場の人を想定し万人を納得させる論を * 客観的な目を持ち自問自答してみよう * 先行研究で補強できるとなお良い * 自分の中では繋がってるけど伝わらない論 は NG 研究の限界点研究の目的を達成する上で不十分だった点を書く 今回の方法だとどこまでしか言えない? 本研究は ~~ であった したがって ~~ であることは示唆されたが ~~ については不明なままである 代替解釈は? 処理の深さの差ではなく ~~ の差が原因でこの結果になった可能性がある 今後の展望 41 今後の展望 42 今後の展望本研究の限界を解消するにはどんな研究が必要か 今後は ~~ といった方法での更なる検討が必要がある 本研究の結果を受け今後どんな研究に発展させられるか 処理が深い程記憶に残りやすいのであれば ~~ という新たな予測が導かれる この予測は ~~ という方法で検討することが可能である 今後の展望どんな応用可能性があるか ~~ がわかれば に応用できる知見となる 本研究の結果は に応用できる 7

8 断定的表現は避ける 43 論文の書き方 12 スローガンまとめ 44 今回の結果だけでは言い切れないので 問題と目的 方法の理由が伝わるように書く 明らかになった わかった といった断定的表現は極力避ける 示唆された という可能性が考えられる のように ある考えを支持する手がかりの提供という心構えで 方法 結果 考察 読み手が追試できるように書く 事実のみを書く 自分の論と違う立場の人を想定し万人を納得させる論を 困ったら院生室へ 45 提出について 46 わからないことや困ったことがあれば 6 号館 ( ソフィアタワー )6 階の院生室 ( 作業室の向かい ) へ! 皆さんが質問してくれればくれるほど 1 添削をもとに修正し 2 表紙 要約 問題と目的 方法 結果 ( 図表含む ) 考察 引用文献 付録を含み 3 表紙の提出日を 4 月 27 日に修正した新しいレポート 2 部 前回提出して院生の添削が入ったレポート 1 部 この授業が良くなります ( 広い意味で ) 添削済み 計 3 部を 提出ボックス横のクリップでまとめて 4/27( 木 )15:30( 時間厳守 ) までに提出 8