発表

SS-007

HMC法によるベイズ統計学の導入と実験データの分析 —t検定・分散分析からの卒業—

[企画代表者] 久保 沙織:1
[話題提供者] 豊田 秀樹:1, [話題提供者] 池原 一哉:1, [指定討論者] 大久保 街亜:2, [司会者] 清水 裕士:3
1:早稲田大学, 2:専修大学, 3:関西学院大学

有意性検定は、心理学研究の方法論として各方面から批判されています。有意性検定を禁止する学術誌すら登場しています。ではどうしたらよいのでしょうか?本シンポジウムでは、ベイズ統計学への移行を主張し、t検定・分散分析の具体的オルタナティヴを示します。まずベイズ統計学をまったく知らない方を対象にチュートリアル的解説をします。続いて心理学の研究で必須の、平均値の差の推測に焦点をあて、ポスト分散分析の具体的な方法について解説します。実験計画法は、R. A. フィッシャーが創始した学問です。フィッシャーは、ベイズ統計学を完全否定していました。ここでは実験データをベイズ統計学に基づいて分析する方法を論じます。たとえるならば、マルクスの資本論をアダム・スミスの神の見えざる手で解説するという主旨になるのかもしれません。実装はハミルトニアンモンテカルロ(HMC)法を用い、その基本概念に関しても解説いたします。
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