発表

SS-075

心理学におけるベイズ統計モデリングの可能性

[企画代表者] 清水 裕士:1, [企画者] 紀ノ定 保礼:2, [話題提供者] 難波 修史:3, [話題提供者] 坂本 次郎#:4, [話題提供者] 杣取 恵太#:4, [指定討論者] 荘島 宏二郎:5
1:関西学院大学, 2:静岡理工科大学, 3:広島大学, 4:専修大学, 5:大学入試センター

 特に近年、心理学においてこれまで使われてきた伝統的な統計手法の限界点が指摘され、実験計画法と帰無仮説検定によって構築された「効果の有無を明らかにする分析」に縛られない新しい方法論が求められ始めている。その中でも、効果の有無だけではなく、データ生成メカニズムの解明に主眼を置いた統計モデリングは社会科学全体で注目が集まってきている。また、統計モデリングはベイズ推定のアルゴリズムの改良に伴って、「ベイズ統計モデリング」として有力視されている。本シンポジウムでは、これまでならば「有意・非有意」「効果あり・なし」のみで検討されていただろう実験心理・臨床心理的データに対して、ベイズ統計モデリングを活用した3つの分析例を紹介する。その後、心理統計学の専門家からの指定討論を通して、これまでの手法との比較からその有効性について議論したい。

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