ネットが遅くてイライラしてない!?

学校でフェフィナーの法則を習ったのですが、
正直よくわかりませんでした。
心理学カテゴリの人たちならわかりやすく教えてくださるのではないかと思い書き込みました。
どなたか教えて下さい。よろしくお願いいたします。

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A 回答 (2件)

#1です.



補足をします.

式をどのように導くのか,という追加のご質問ですが,まずは,ウェーバーの法則は,数学の公式というか,計算のように,式を展開していった結果,前回お示しした式が得られるということではありません.
フェヒナーの法則は,ウェーバーの法則を前提に,ある程度数学的に展開して得られています.

ウェーバーの法則は,概念的なものを式の形で現せば,前回の式になる,とご理解下さい.
つまり,ウェーバーの法則は,経験法則を式の形で表したものということなのです.
ただし,ウェーバーの法則中のk(定数)は,感覚の種類(モダリティ)に固有の値で,これは少し詳しい心理学の教科書や,感覚心理学,知覚心理学などの文献を調べていただくと,それぞれのモダリティでいくつになるかという一覧表があると思います(たとえば,東大出版会の心理学<改訂版>など).
また,ウェーバーの法則が成り立つ範囲も,どのような刺激の強さでも成り立つのではなことが分かっています.
ウェーバーの法則の意義は,精神物理学の発展のきっかけになったということです.
具体的にいえば,フェヒナーに大きく影響し,フェヒナーの法則は,ウェーバーの法則を前提として,成立しています.

これに対して,フェヒナーの法則は,刺激の物理量と,それに対応する感覚量との関係を数量的に表したものです.
まず,フェヒナーは,感覚量は直接測定できないと考え,弁別閾(丁度可知差異)を感覚の基本単位として,間接的に感覚量を尺度化しようとしたのです(フェヒナーの仮説).
つまり,強度の異なる2つの刺激があるときに,その2つの刺激の差を,いくつの弁別閾を積算することで等しくできるかということで間接的に尺度化しようとしたのです.

数学的には,ウェーバーの法則が,感覚の大きさの非常に微少な増分dEと,同じく微少な刺激増分dIとの間にも成立すると仮定すれば,
 dE=kdI/I(k:定数)
と表せます.この両辺を積分すると,
 E=SkdI/I=k logI+C(Sは,積分記号,C:積分定数)
となります(上に補足したように,Sは積分の記号と読んで下さい).
この式は,感覚の大きさEは,刺激強度の対数に比例することを意味することになります.
これがフェヒナーの法則です.
グラフ化したものは,上述の東大出版会の「心理学<改訂版>」など,詳しい教科書に掲載されています.

なお,上述のように,ウェーバー法則が,一定の刺激強度の範囲でしか成り立たないことが,今日では分かっていますので,したがって,フェヒナー法則も,同様であることが分かっています.

以上で,いかがでしょうか?
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この回答へのお礼

ありがとうございました。わかった気がします。
多分大丈夫です。本当にありがとうございました。

お礼日時:2006/02/15 08:50

フェヒナーの法則は,たぶんウェーバーの法則と同時に習ったと思いますが,精神物理学(心理物理学)のトピックスです.


精神物理学は,物理的な刺激の強さやその変化に対応した,感覚や知覚の変化,つまり両者の対応関係(関数関係)を扱う分野です.

まず,ウェーバーは,2つのおもりの重さを比べる実験で,区別(弁別)できる最小の重さの差(弁別閾)を調べました.たとえば,100グラムの標準刺激に対して,比較刺激を102グラムにしたとき,その差に初めて気づいたとしますと,このときの弁別閾の値は2グラムになります.次に,標準刺激を200グラムにすると,このときの弁別閾は2グラムではなく,4グラムになります.

このような実験から,ウェーバーは標準刺激と,弁別閾の比がほぼ一定になると考えたのです.標準刺激をS,弁別閾をΔSとすると,次の式になるということです.

ΔS/S=k  (kは,一定の数値)

この関係は,重さだけではなく,他の感覚でも成り立つとされています(ウェーバーの法則).ただし,その比(ここでは,kの値)は,感覚の種類によって変わってきます.

その後フェヒナーは,ウェーバーの法則を発展させました.どういう点を発展させたかというと,ウェーバーは物理的刺激の強さを使って,上に書いたような公式を考えたのですが,フェヒナーは,物理的刺激ではなく,それに対する感覚を用い,しかもその感覚が量として扱えると考えて,定式化したのです.

ことばで書けば,「弁別閾(上記のΔS)に相当する感覚の増加量(ΔR)は一定である」と,まずは,仮定したのです.その上で,「感覚(R)は,刺激の強さ(S)の対数に比例して変化する」という結論を導き,それを式に現すと,次の式になることを示したのです.

R=k log S (kは定数)

これが,フェヒナーの法則です.

ただし,感覚や感覚の大きさを直接測定できないと,フェヒナーの法則を実験によって確かめるのは,困難です.そのため,その後,スティーブンスの「マグニチュード推定法」や「べき法則」の研究につながったのです.

参考URLは:

http://homepage1.nifty.com/~watawata/psycho/m5.htm

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B2%BE%E7%A5%9E% …
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この回答へのお礼

ありがとうございました。心理学カテゴリに書いてレスがつかなかったので、カテ違いかな?とも思ったりしていました。大変わかりやすい解説ありがとうございます。さすがは専門家の方だなと思いました。ですが、まだいまいちわかりません。参考URLも見てみました。概念はだいたいわかったのですが、式をどう導いていくのかが、わかりません。もしよろしかったら式の展開をご説明していただけないでしょうか?

お礼日時:2006/02/13 19:18

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Qウェーバーフェヒナーの法則

私は大学で情報について学んでいます。最近、ウェーバー・フェヒナーの法則について学んだのですが、いまいちよく分かりません。
具体的にウェーバー・フェヒナーの法則が成り立つ例があれば教えていただけませんか??
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

日常的に経験される現象としては

日が暮れてから灯かりをともすと明るくなったと感じるのに
昼間同じ灯かりをともしても
いわゆる昼行灯で大して明るく感じない。

唐辛子が普通の2倍入った2倍カレーと
3倍入った3倍カレーの辛さの違いはわかるのに
12倍カレーと13倍カレーの違いはわからない。

なんてのはどうでしょう?

実験的に求められたデータの例は
下のURLにあります。
代表的な5つの味覚物質の濃度と味の強さの関係についてのデータが
グラフ化されて載っています(ちょっと小さいけど)。
横軸が対数目盛りになっているので,
グラフは直線になっています。

ところでこの質問は
心理学のカテゴリーのほうが相応しいのでは?

参考URL:http://www.umamikyo.gr.jp/dictionary/chapter2/index2.html

Qスティーブンスべきの法則について教えて下さい。

こんにちは。
以前フェフィナーの法則を教えていただきました。
今度はスティーブンスのべき法則というのがよくわかりません。
べきってなんですか?
数学的なことが多分わかってい何んだと思います。
そこらへんから教えていただけると大変助かります。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

すでに詳しい回答が寄せられていますが,
数式の部分について私なりに説明してみますね。

べき法則の「べき」は漢字では「冪」と書き,累乗のことを指します。
心理学の教科書でよく見かける冪法則の式は,
   E=k*I^n  (k,nは定数)
ここで * は乗算,^n は n乗,すなわち冪を表わします。
これを高校までの数学の流儀で書くなら,
   y=a*x^b  (a,bは定数)
となります。
この関数のグラフはどのようなものになるでしょうか。

前提として
スティーブンスの冪法則では x も y も正の範囲だけ考えればよいので,
座標平面の第1象限にだけ注目します。
また a と b についても正の値だけを想定すればよいでしょう。

グラフの形は b の値によって大きく変わります。
【1】b=1 のとき。
b に 1 を代入すると,式は
   y=a*x
となりますから,これは正比例です。

【2】b>1 のとき。
たとえば b=2 ならば
   y=a*x^2
となって,これは2次関数。
同様に b=3 なら3次関数,b=4 なら4次関数・・・となり,
いずれも第1象限では右上がりに急激に増大するグラフとなります。

【3】0<b<1 のとき。
たとえば b=1/2 ならば
   y=a*x^(1/2)
これは x の平方根に比例するということですから,
先の2次関数のグラフを y=x (右上がり45°の直線)について対称移動させたものとなります。
(参考:http://homepage2.nifty.com/sintakenoko/Cabri/CGraph3.html)
同様に b=1/3 なら3乗根,b=1/4なら4乗根・・・となり,
いずれも第1象限では右上がりで増加率がしだいに低減するグラフとなります。


以上をまとめて言葉で表現すると,
マグニチュード推定法によって得られる心理量の変化は
感覚モダリティや刺激の種類によってさまざまで,
【1】刺激に比例して増大するもの
【2】刺激が増大するにつれて急激に増大する(だんだん敏感になる)もの
【3】刺激が増大するにつれてゆるやかに増大する(だんだん鈍感になる)もの
があるということです。

実験データによれば
目で見た線分の長さ(b=1.0),腕における冷たさ(b=1.0)は【1】,
塩辛さ(b=1.3),指への電撃の強さ(b=3.5)は【2】,
サッカリンの甘さ(b=0.8),単耳での音の大きさ(b=0.3)は【3】
ということになります。

フェヒナーの法則はこのうちの【3】の近似ということで
スティーヴンスの冪法則に包摂されていると見ていいでしょう。

すでに詳しい回答が寄せられていますが,
数式の部分について私なりに説明してみますね。

べき法則の「べき」は漢字では「冪」と書き,累乗のことを指します。
心理学の教科書でよく見かける冪法則の式は,
   E=k*I^n  (k,nは定数)
ここで * は乗算,^n は n乗,すなわち冪を表わします。
これを高校までの数学の流儀で書くなら,
   y=a*x^b  (a,bは定数)
となります。
この関数のグラフはどのようなものになるでしょうか。

前提として
スティーブンスの冪法則では x も y も正...続きを読む

Qスティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしま

スティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしまってよく分かりません。マグニチュード推定法を用いて出された法則がスティーブンスの法則ですか?
フェヒナーの法則のより優れている点について聞かれた場合、スティーブンスの法則の方がより沢山の刺激間の関係を式に表す事ができる点ですか?
心理学部一回生です。
助けて下さいm(_ _)mよろしくお願いしますT^T

Aベストアンサー

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネルギーの大きさのべき乗と係数で、感覚を量的に示せる)」 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%B9%E3%81%8D%E6%B3%95%E5%89%87

実際にイヤフォンで同じ音楽を聴いていても、周囲の環境や音楽の種類で、イヤホンから出て来る音の大きさの感覚は、非常に違うと、私は感じています。 周囲の明るさでものの視覚的識別・認知が変わるのも確かです。 刺激エネルギーの物理的大きさと数式で「感覚量を示せる」とはとても思えないです。 たぶん、スティーブンスの法則は間違っているか、スティーブンスの法則には多くの条件が欠けているのだと私は思います。

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネ...続きを読む

Q心理学における構成主義と機能主義について

文章の乱れなどありましたら申し訳ありません。

今回は心理学における構成主義と機能主義について
教えていただきたく投稿しました。

ネットでも調べたんですが、難しくいまいち理解ができませんでした。

よければ、簡単に理解できるように教えていただけませんか?

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

まず、構成主義は、「万物を要素の集合から構成されるもの」として捉える考え方です。心理学史では特に19世紀後半から20世紀初頭に主流をなしたヴントやティチェナーらの考え方をさします。これは、ヴントの思想を受け継ぎ、発展させたティチェナーが自らの立場を構成主義とよんだことに由来します。

ヴントは心理学を意識を対象とする学問として位置づけ、内観という、自分の意識を自分で観察する方法によって、意識の「構成要素」を見つけ、それらの要素間の結合法則を見出すことを課題と考えたのです。さらにその上で、意識はこれらの心的要素の結合によって構成されるものと考えました。

つまり、当時、発展が見られた化学を一つのモデルとして、元素を発見し、その元素の結びつきで意識を説明しようというものです。

これに対して、心(意識)は、生物学的欲求を充足するために現れた有機体の、環境に対する適応の手段の一つの形態であると考え、そのような心的活動の目的ないし意識の効用を明らかにすることが心理学の第一課題であると主張する立場が、機能主義です。機能主義は、英語でいえば、functionalismですが、function、つまり働きとしての心を捉えようという考え方といってよいかも知れません。

機能主義は、こういう考え方ですから、要素を発見し、その結びつきで心(意識)を説明しようとする構成主義とは、対立したわけです。機能主義は、進化論と強く結びついたプラグマティズムの哲学が背景にあり,19世紀末から20世紀初頭にかけてアメリカを中心に発達したものです。

構成主義の方は、1930年代に入ると、この考え方は対象の意味や機能、主体の能動的側面をあまり考慮しない、一つの要素還元主義として、構成主義が研究手法として用いていた内観報告とともに、機能主義、行動主義、ゲシュタルト心理学等から批判され衰退していってしまったのです。

以上、まだややこしいかも知れませんが、参考までに。

まず、構成主義は、「万物を要素の集合から構成されるもの」として捉える考え方です。心理学史では特に19世紀後半から20世紀初頭に主流をなしたヴントやティチェナーらの考え方をさします。これは、ヴントの思想を受け継ぎ、発展させたティチェナーが自らの立場を構成主義とよんだことに由来します。

ヴントは心理学を意識を対象とする学問として位置づけ、内観という、自分の意識を自分で観察する方法によって、意識の「構成要素」を見つけ、それらの要素間の結合法則を見出すことを課題と考えたのです。さらに...続きを読む

Q感覚様相(感覚モダリティ)について

感覚様相(感覚モダリティ)を調べたところ、「感覚の種類とそれに即した体験内容」と書いてあったのですが、説明文が理解できません。簡単に言うとどういうことなのでしょうか?
どなたか、わかりやすく説明していただけるとありがたいです。

Aベストアンサー

#1です。
3行目を修正させてください。

△ 現在では皮膚感覚をさらに触覚,圧覚,痛覚,温覚,冷覚に分類しますし,
○ 現在では皮膚感覚をさらに触覚・圧覚,痛覚,温覚・冷覚に分類しますし,

「触覚・圧覚」は「触圧覚」,「機械(受容)感覚」とも呼ばれ,
「触覚」,「圧覚」,「振動覚」に下位分類することがあります。
「くすぐったさ」をこれに加えることもあります。
機械受容器には多様なものがありますが,
応答特性の違いによって4種類に分かれることがわかっています。

「温覚・冷覚」は「温冷覚」,「温度(感)覚」とも呼ばれ,
「温覚」,「冷覚」に下位分類されます。
応答特性の異なる温受容器,冷受容器の2種類が確認されています。

ついでながら「痒み」について。
以前は「痛覚」の一種とする説が有力でしたが,
近年,化学的刺激に応答して特異的に痒みの感覚を生じる経路の存在が明らかになってきました。
「痒み感覚」という独立した感覚としての扱いがふさわしいようです。

もうひとつ。
感覚受容器の種類に応じて感覚様相を細分化することについては議論があります。
これは皮膚感覚だけの話ではなく,たとえば視覚についても細かく見てみると,
光の波長に対して応答特性の異なる4~5種類の光受容細胞(桿体と3~4種類の錐体)が
網膜上に異なる分布で存在することがわかっています。
だからといって感覚様相を4ないし5種類に細分化することに妥当性があるだろうかということです。
これは受容器や伝達経路の相違という生理学的基準を優先するか,
感覚経験の非連続性という心理学的基準を優先するかの問題とも言えます。

#1です。
3行目を修正させてください。

△ 現在では皮膚感覚をさらに触覚,圧覚,痛覚,温覚,冷覚に分類しますし,
○ 現在では皮膚感覚をさらに触覚・圧覚,痛覚,温覚・冷覚に分類しますし,

「触覚・圧覚」は「触圧覚」,「機械(受容)感覚」とも呼ばれ,
「触覚」,「圧覚」,「振動覚」に下位分類することがあります。
「くすぐったさ」をこれに加えることもあります。
機械受容器には多様なものがありますが,
応答特性の違いによって4種類に分かれることがわかっています。

「温覚・冷...続きを読む

Qウェーバー・フェヒナーの法則について。

フェヒナーの法則の公式(△S=k△I/I)から、
ウェーバーの法則の公式(S=k log I+c)を導くにはどうすれば良いのでしょうか?
できれば計算の過程も教えていただきたいです。
宜しくお願いします。

Aベストアンサー

△S=k△I/I から無限小の極限をとって
dS = k dI/I
はよろしいでしょうか?
両辺を積分すると,
∫dS = k∫dI/I
すなわち,
S = k logI + C
でCは積分定数です。

Qボトムアップ処理・トップダウン処理について

認知心理学の勉強をしています。
ボトム・アップ処理とトップ・ダウン処理をできるだけわかりやすく、教えてください。具体例を挙げて教えてくださると、嬉しいです。

Aベストアンサー

たとえば人の顔を見る時に

ボトムアップ処理:目や口といったパーツを組み合わせた結果,1つの顔を見る,というタイプ
トップダウン処理:最初に顔の全体の雰囲気があって,そのあとにどういう眼をしている,とか,口の形がどうか,という細かい部分に注意を向けていく,というタイプ

ボトム・アップは,一つ一つのパーツを組み合わせて全体を構成するような情報処理で,トップ・ダウンはまず全体がなんであるか,あるいは事前に人間が持っている知識・経験をもとに情報処理を行っていきます。

別の例でいえば,一つ一つの部品があって,それを組み合わせて全体を作っていると考える(レゴなどで車や飛行機などを作るような感じ)のがボトム・アップ処理で,丸太から仏像などを彫刻等で掘り出す感じの処理がトップダウン処理です。

Qカイ2乗検定って何??;;

タイトルのとおりですが…大学で統計の基礎な授業を一般教養で受けています。だけど知らない&説明のない言葉がいっぱぃで、全くついていけません(>_<))
「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、有意水準1%としてカイ2乗検定をして判断する、という問題があるのですが、カイ2乗検定自体、授業でちらっと言葉は使ったものの、計算の仕方、使い方の説明等はなく、まったく手がつかずにいます;;ネットでも調べてみましたが、どう使っていいのかまでは分かりませんでした。
知識の無い私でもわかるようなものがあれば教えて下さいっっ!お願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布とは,二乗値に関する確率分布と考えることができるのですが,この辺もさらりと流して下さい.

例を使って説明します.今,道行く人にA,B,C,Dの四枚のカードの中から好きなもの一枚を選んでもらうとしましょう(ただし,選んでもらうだけで,あげるわけではありません.単にどのカードを選択仕方の情報を得るだけです).一人一枚だけの条件で,160人にカードを選んでもらいました.
さて,ここで考えてみて下さい.4枚のカードには大きな違いはなく,どれを選んでもかまわない.でたらめに選ぶとなれば,どのカードも1/4で,同じ確率で,選ばれるはずですよね? ならば,160人データならば,Aは何枚ほど選ばれる「はず」でしょうか? 同様に,B,C,Dは何枚選ばれる「はず」でしょうか?
……当然,A=B=C=D=40枚の「はず」ですよね? この40枚という数値はでたらめに(無作為に)選ばれたとしたらどんな数値になるかの【理論値】を意味します.

さて,上記はあくまでも理論値であり,実際のデータは異なる可能性があります.というよりはむしろ違っているのがふつうでしょう.そのような実際に観測された数値を【観測値】と呼びます.
仮に理論値と観測値が以下のようになったとします.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40

当然のように観測値と理論値にズレが生じています.しかし現実と理論が異なるのはある意味当然なのですからぴったり一致することなどありえません.そこで,「ある程度一致しているか(ズレは許容範囲か)」を問題にすることになります.しかし,「ある程度」といわれても一体どのぐらいであれば「ある程度」と言えるのでしょうか? なかなか判断が難しいではないですか?
確かに判断が難しいです.そこで,この判断のために統計学の力を借りて判断するわけで,更に言えばこのような目的(理論値と観測値のズレが許容範囲かどうか)を検討するときに使われるデータ解析法がχ2検定なのです.

        A    B    C    D
(1)観測値   72   23   16   49
(2)理論値   40   40   40   40
(3)ズレ    +32   -17   -14   + 9
(4)ズレ二乗 1024   289   196   81
(5)(4)÷(2) 25.6  7.225  4.9  2.025

 χ2=25.6+7.225+4.9+2.025=49.25

計算過程をさらりと書いていますが,早い話が観測値と理論値のズレの大きさはいくらになるのか,を求めることになります.最終的には「49.25」というズレ値が算出されました.

さて,この「49.25」というズレ値が許容範囲かどうかの判定をするのですが,ここで,χ2分布という確率分布を使うことになります.詳細は統計学教科書を参考してもらうとして,χ2分布を使うと,○○というズレ値が(ある条件では)どのぐらい珍しいことなのか,という「珍しさの確率」を教えてくれます.
かりに「有意水準1%=1%よりも小さい確率で発生することはすごく珍しいと考える(許容範囲と考えられない)」とすれば,「珍しさ確率」が1%以内であれば「許容範囲ではない」と判断します.

以上,長々と書きました.今までの説明を読めばわかるように,χ2検定とはある理論値を想定した時,実際の観測値がその理論値とほぼ一致しているかどうかを調べるための統計解析法のことです.

χ2検定では,理論値をどのように設定するかは分析者の自由です.その設定の仕方で,χ2検定は「適合度の検定」や「独立性の検定」など異なる名称が付与されますが,本質は同じなのです.

質問者さんの場合は

> 「人が一番選ばなさそうな数字」を何度か投票した結果があって、その数字は無作為に選ばれてるかどうか、

これを理論値としてうまく設定することが鍵となるでしょう.

こんにちは.χ2(カイ二乗)検定を厳密に理解するには,数学的素養を持っている状態できっちりと統計学を学習する必要があるのですが,統計データを解析するための手段として統計学を「使う」のであれば,多少の原理を知っておけばよいでしょう.
以下初学者向けにかなり乱暴な説明をしています.正確な理解をしたければ,後で統計学の教科書などで独学して下さい.

χ2検定とは,χ2分布という確率分布を使ったデータ解析法と考えてもらう……のが一番なのですが,多分χ2分布って何? と思われるでしょう.χ2分布...続きを読む

Q重さの弁別閾

重さの弁別閾の実験をしたのですが、用語がよくわからなくて困っています。

・・・上弁別閾、下弁別閾って何でしょうか?

Aベストアンサー

素人でよくわかりませんが、重さに限らず、音の高さなど、いろいろな感覚に弁別閾があるような気がします。
例えば、重さの弁別閾についていえば、標準となる物質と比較される物質の2種類で重さの違いを感じるかどうか検査します。最初は、標準の物質と重さがほとんど変わらない物質からはじめて、比較される物質の重さを次第に大きくしていきます。はじめは2種類の物質の重さに違いは感じられないのですが、ある、重さのところで、標準の物質と比較される物質の違いが感じられます。そのときの、比較される物質の重さが上弁別閾です。
下弁別閾についても同様に、標準の物質と同じ重さから始めて、比較される物質の重さを次第に軽くしていけばよいわけです。
したがって、上弁別閾と下弁閾の間の重さについては弁別できません。

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。


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