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学校で、1年生、2年生、3年生にそれぞれ質問紙調査を行いました。26の質問をしたのですが、心理学で言う検定を行う前に、要因と水準の意味が分かりません。私のやり方を例にとれば、どれが要因で、どれが水準なのでしょうか? 教えてください。

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A 回答 (1件)

一般論として、


要因 ----- 水準
「色」-----「赤」、「白」、「黄」、「青」
「性別」-----「男」、「女」
「温度設定」-----「100℃」、「150℃」、「200℃」

のように、データの変動を説明する、説明変数 (独立変数) が要因で、それらが実際にとる値のことを水準と言います。

この場合は、質問項目が選択肢すら選ぶものだったり、1から5の数字を選ぶものだったりするなら、質問が要因で、それに対する回答の選択肢・選んだ数値が水準ということになります。

参考URLにGoogleで「分散分析 要因 水準」をキーワードにして検索して一番上に来たものを入れときました。

参考URL:http://www.interq.or.jp/pluto/tunes/anova.html
    • good
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この回答へのお礼

回答をいただきながら、お礼の返答もせずに失礼いました。
何度も返答を試みましたが、以前のメールアドレスが登録されたままであり、返答ができなかったようです。
最近になって、ようやく問題が解決しました。
回答いただいたのは、一年以上前のことでありますが、takurintaさんに感謝いたします。

有難うございました。

お礼日時:2012/05/04 00:07

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Qカウンターバランスについて

例えば認知心理学の実験をした方ならお分かりかと思いますが、2つの条件を2つのグループに分けて試行したとき、条件2つを各グループ同士で順序を逆にして試行しますよね?この「カウンターバランス」は「課題遂行の順序による影響を相殺するために、被験者の半数で順序を逆に」するそうですが、なぜ「順序による影響があるのか」が、いまいちよくわかりません。

参考まで、以下はストループ効果と逆ストループの実験の例です。

Aグループ・・・CH条件(色文字読み)⇒CO条件(色文字命名)
Bグループ・・・CO条件(色文字命名)⇒CH条件(色文字読み)

Aベストアンサー

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると言える」
ということは言えるかもしれませんが、

私自信はその実験について詳しく知らないので(その実験や仮説に関する研究が何かわからないので、そして実験の隅々まで確認のしようがないので)、本当に真実に近くなったかどうかはアドバイスできません。なので、わかる範囲でできる範囲のアドバイス。


心理学実験では、独立変数と呼ばれるものを操作することによって、その変数が、知覚や記憶のような人間の特性にどのような影響を与えるかについて検討します。その際に、独立変数の他に実験結果に影響すると考えられる変数を、影響しないように統制するのが、実験を組み立てる際に重要となってきます。その統制方法のひとつがカウンターバランスです。

たとえば先行研究でカウンターバランスをとっていなかったとしたら、「その実験結果は、独立変数以外の変数の影響なんじゃないの?」という批判がでてくるでしょう。そこで次の実験で、独立変数以外の変数について影響がでなくなるようにカウンターバランスをとってみて、それでもやはり課題の成績や反応時間などに条件間で差がでたなら、さて、どう考えればよいでしょうか?

先行研究の結果と同じになった場合でも、論文やレポートの考察で述べるべきは多くあります。「先行研究と同じになりました、仮説が支持されました、めでたしめでたし」として何も書かないのはマズいということ。

○先行研究と違った結果になった場合
 →今回の実験状況に何らかの問題があった、新たに設定した操作が影響してしまった可能性がある、カウンターバランスの操作は意味がなかったのか、あるいはその操作が逆に影響してしまった?

○先行研究と同じ結果になった場合
まず「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると考えられる」などと、今回の結果について、序論や実験目的の部分で提案した仮説が支持されたかどうかを、まず確認する必要があります。
そのうえで、

1)今回カウンターバランスをとった他に、「実験結果に影響すると考えられる変数」が存在するかどうか、そしてその変数がまだ統制されていなくて、それを統制したら実験結果は変わるのかどうか
2)今回の実験結果は、あくまでも先行研究や今回の実験での条件下での結果であるため、もう少し実験条件が違った場合にはどうなるだろうか
3)今回の独立変数の効果以外に、検討した人間の特性や実験課題に影響する重要な変数はあるだろうか、それを独立変数として操作すると結果はどうなるだろうか
      ↓
上記の内容について考察した後で、それを確認できる(仮説が正しいかどうかをさらに確認できる)ような新たな実験を提案してみる

単に実験の追試をするだけではなく、そういう多くの実験を積み重ねていくことで(そしてやはり仮説が支持されることで)ようやく、より「真実に近づいた」と言えるのではないでしょうか。

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は...続きを読む

Qt検定と1×2の分散分析の違い

ある統計の本に、t2乗=Fであり、
t検定と1要因2水準の分散分析は同じだ、と書かれていました。

そうすると、t検定が存在する意味がなくなってしまう
(分散分析だけですんでしまう)ことになると思うのですが、
なぜt検定をするのでしょうか。

Aベストアンサー

bon-chanさん,こんにちは.

以前bon-chanさんと同じように悩んだことがあります.以下,自分なりの結論を述べます(これが正解かどうかは保証しません).

t検定と1×2分散分析は御指摘通りに同様の結論を導きます.そして,分散分析は1×2だけでなく,それ以上の複数の平均値の分析をすることができます.これだけを考えるならば,t検定には利用価値がないような気がします.しかし,いろいろと考えてみるとt検定にはやはり十分価値があります.

1)一つの平均値の検定において有効

t検定の使用法は,心理学領域においては,二つの平均値の比較のために使われています.しかし,t検定の最も基本的な使われ方は「ある数値が基準値と比べて有意に離れているか」というものです.統計法の教科書では「一つの条件の平均値の定数との関係を調べる検定」として説明されているでしょう.比較の手法が頻繁である心理学ではあまり使用されませんが,重回帰分析の偏回帰係数の有意検定はこの種類のt検定が使われています.

2)多重比較の原理として

分散分析では「要因全体として」有意であるかどうかを教えてくれますが,どの水準とどの水準との間に差があるかを教えてくれません.このために多重比較を行うわけですが,この多重比較の計算式をよく見るとt検定と類似しています.御存知の通り,t検定をそのまま使用しては多重比較としては不適なのですが,t検定を修正することによって多重比較の計算を行うことができます.

3)計算が簡単

上記の1)と2)は,あるいは1×2の分散分析で代用することができるかもしれません.しかし1×2の分散分析とt検定を比べた場合,t検定の方が圧倒的に計算が簡単です.対応なし要因に限定をすれば,二つの変数の平均と分散が分かっていればt検定をすることができますが,分散分析の場合は,原理的には個々のデータの平均値からの偏差を必要とします.つまり分散分析の方が計算が複雑なのです.

このように,t検定と分散分析では,その実用性からすれば分散分析に軍配が上がりますが,その基本的原理や簡便性などからt検定の価値が認められます.
変なたとえをすれば,四則演算の計算問題を解くときに,手軽な電卓を使うか,あるいは,わざわざ起動してExcelなどの表計算ソフトを使うか,などの違い,と考えています.

bon-chanさん,こんにちは.

以前bon-chanさんと同じように悩んだことがあります.以下,自分なりの結論を述べます(これが正解かどうかは保証しません).

t検定と1×2分散分析は御指摘通りに同様の結論を導きます.そして,分散分析は1×2だけでなく,それ以上の複数の平均値の分析をすることができます.これだけを考えるならば,t検定には利用価値がないような気がします.しかし,いろいろと考えてみるとt検定にはやはり十分価値があります.

1)一つの平均値の検定において有効

t検定の使...続きを読む

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相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

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。

Q心理学実験の鏡映描写のレポートなんですがどの文献を参考にしたらいいでし

心理学実験の鏡映描写のレポートなんですがどの文献を参考にしたらいいでしょうか?文献名など教えてください。

Aベストアンサー

鏡映描写の実験では、鏡映描写の現象そのものを取り扱っているというよりは、学習の問題をテーマとしていると考えられます。

したがって、学習心理学の文献・図書や、心理学の教科書の学習心理学の章が、まず基本的には参考になると思います。
鏡映描写は、「知覚運動学習」の一種として用いられていますので、この「知覚運動学習」について書かれた部分や、また、利き手と非利き手との間での「転移」についても扱っていると思いますので、「学習の転移」について触れられたところもご覧ください。

さらに、心理学実験法に関するテキストなどでも、このテーマはたいてい触れられていますので、そうした図書もご覧になってください。
これらの図書には、参考文献もあげられていると思います。

Q日常生活での条件付けの例を教えてください。

日常生活における条件付けの例にはどんなものがありりますか。

食事時になるとおなかがすく,夜になると眠くなる。嫌な人の顔をみると胃が痛くなる・・・
自分でもいくつか考えたのですが,どうも違っているようにも思います。

なお条件付けには古典的と,オペラントの二つがあるようですが,
可能ならその例がどちらなのかも教えてください

Aベストアンサー

こんにちは。
何れが条件反射かと言いますならば、産まれたときはなかったけれど、生後の体験や訓練によって無意識に発生してしまうものは全て条件反射です。こうなりますと範囲がたいへん広くなってしまうのですが、ここで言及されるのは「条件刺激」と「条件反応」の組み合わせであり、少なくとも意識して行う行動は除外されます。そして、古典的条件とオペラント条件は、たいへん大雑把ですが、これによって発生する反応が「生理反応(無条件反射)」か「自発行動」かによって見比べることができます。
条件反射発見の基となりましたパブロフの犬は、本来、目の前の餌や臭いに対して唾液が分泌されるという生理反応が、「聴覚という刺激」に条件付けされたものです。これに対しまして、オペラントとは特定の条件刺激に対し、無意識のうちに何らかの「自発行動が誘発されること」を言います。

では、「お腹が空く」とか「眠くなる」というのは生理反応ではなく「生理状態」です。加えて、果たして時間というのは条件刺激として扱えるものなのでしょうか。
我々には体内時間というものがあります。ですが、そのときお腹が空いていなければご飯を食べたいという欲求は発生しません。これは本能行動の原則です。
ところが、毎日同じ時間にご飯を食べますと、その満足感や幸福感が学習され、時間になるとご飯を食べたくなるという自発行動が条件付けされます。さっきお菓子を食べたばかりなのに時間になるときっちりご飯を食べたくなる。この場合はオペラント条件付けの可能性があります。はっきり言って太りますよね。因みに、「ストレス性過食」もオペラントに分類されます。

次に、嫌悪感を感じて胃が痛くなるというのは生得的な無条件反射です。ですが、産まれたときに好き嫌いは決まっていませんから、好きなひとに近付き、嫌いなひとを遠ざけるというのは自発行動でありオペラントです。そこでこの結果、嫌いなひとと会った瞬間に思わず胃が痛くなるならば生理反応ですから、これは古典的条件付けと言えるかも知れません。

この説明では歯がゆく、納得もゆかないと思いますが、我々の日常生活において条件反射といいますのは意識行動の中に埋もれてしまい、純粋なそれを搾り出すというのは中々困難です。ですが、ただオペラントは癖や習慣などにおいて頻繁に存在します。
古典的条件付けによって不必要な生理反応が発生するよりは、過去の体験に基づいて状況に応じた自発行動が選択されることの方が生後環境に適応するためには我々動物にとって遥かに役に立ちます。そして、オペラントは如何なる刺激に対しても比較的かんたん形成されるだけではなく、飽きてしまえば終わり、慣れてしまえばそれまでといったレベルで何処にでもあります。但しそのため、これが度を越しますと「ギャンブル依存症」や「アルコール依存症」などといった深刻な事態に進展することも果たして稀ではありません。

では、日常生活で条件反射の例というならば、まず「無意識行動を前提」とし、「条件刺激(原因)」と「条件反応(結果)」の特定できるものを色々と探してみてはどうでしょうか。
例えば、梅干やレモンを見ると口がすっぱくなるというのは代表的な古典的条件反応です。ならば、恋愛……。異性に興味を持つのは本能行動です。ですが、他には目もくれず、特定の異性ばかりが無性に気になるというのは無意識な自発行動であり、これはオペラント条件付けによるものです。ですから、恋は盲目と言われるんですね。

こんにちは。
何れが条件反射かと言いますならば、産まれたときはなかったけれど、生後の体験や訓練によって無意識に発生してしまうものは全て条件反射です。こうなりますと範囲がたいへん広くなってしまうのですが、ここで言及されるのは「条件刺激」と「条件反応」の組み合わせであり、少なくとも意識して行う行動は除外されます。そして、古典的条件とオペラント条件は、たいへん大雑把ですが、これによって発生する反応が「生理反応(無条件反射)」か「自発行動」かによって見比べることができます。
条件反...続きを読む

Q良いレポートの作成方法

現在、私立大学の心理学科2回生のものです。

私の通う大学では、1回生時から実験演習があり、
各テーマに応じてレポートを作成しなければならないのですが、
これに対する評価が、5段階中真ん中が多く、これより良い評価が滅多に貰えません(><)

過去の有名な実験の調べが甘いのか、それとも他に原因があるのか分かりません。

心理学のレポート作成時に重要視される点を、教えて頂けないでしょうか。 宜しくお願い致します。

Aベストアンサー

こんばんは。


> レポートに対する評価が、5段階中真ん中が多く、
> これより良い評価が滅多に貰えません(><)
> 過去の有名な実験の調べが甘いのか、
> それとも他に原因があるのか分かりません。

正直、cherrytreeさんのレポートのどこが悪いか(できていないか)は、そのレポートを読んでいない私達にはわかりません。レポートの一部でも文章が読めれば、より具体的なアドバイスが出来るのですが、この場では不可能でしょうね。以下は一般的な心理学実験レポートのアドバイスです。


基礎実験のレポートを学生に書かせる目的は、将来の卒業論文や投稿論文を書けるようにするために、科学論文の体裁を身につけてもらうというものです。

ですから、メインの評価ポイントは「科学論文のフォーマットに従って書けているか」「ただの感想文や主張ではなく、客観的に分析ができているか」ということになります。


以下は論文のセクションごとに説明します。
(心理学の分野によって、以下の区分が多少変わりますが、大学のご専門の分野にしたがってください。)


1)表題(レポートタイトル)

「そのタイトルを読んだだけで、そのレポートで何の実験をやったかがわかるタイトルが望ましい」ということがよく言われます。特別な課題を使用する場合、その課題が実験に重要な意味をもってくる場合)には、課題名を書くことも(場合によっては)必要かと。

2)序論(目的)

以下の内容をうまく組み立てて一貫した内容のストーリーの文章にすることで、(実験演習の)実験をやった意義を書きます。「過去の研究をいっぱい書けば、頑張って調べたということで良い評価がでる」というわけではありません。必要ない話を書くのは逆にマイナスです。

○「人間の何を知りたくてその研究分野で研究が行なわれているか」
○「その研究分野ではこれまでにどのような研究が行なわれてきたか」
○「これまでに何がわかっていないか」
○「(実験演習の)実験をやることで、どのようなことが新たにわかるのか」
   +(事前に仮説があるのなら)実験結果の仮説(箇条書きは避ける)

3)実験方法

遂行した実験の方法や手順を書きます。基準は「その実験方法を読んだだけで、あとでそのレポートを読む人がその実験を同じように行なえるように書く」です。「3.1 実験計画」「3.2 被験者/実験参加者」「3.3 材料(刺激・装置)」「3.4 手続き」などのように、サブセクションに分けて書く必要あり。

場合によっては、被験者/実験参加者に見せた視覚刺激(錯視図形など)の図をレポートに載せたり、質問紙調査で使用した質問文をレポートの末尾につけたほうが、わかりやすくて高い評価になる場合があります。

4)結果

実験の結果のデータを表やグラフにまとめたり、表やグラフから読み取れる結果の傾向を文章化したり、統計分析の結果を記述します。

○グラフの縦軸・横軸が何を示しているかを明確にする
○表やグラフのある部分がどの条件を示しているかを明確にする
○表やグラフから読み取れる実験結果の傾向を、客観的に文章化できているか
○統計的検定の結果の書き方は正しいか

5)考察

実験結果について考察するのですが、実験感想文ではないので、実験結果から論理的に考えられることを、なるべく客観的に書きます。

○(複数の実験を行なった場合には特に)実験結果のまとめ
○実験結果は、序論で述べたどの仮説を支持するものであったか
○先行研究の結果と矛盾したら、どうしてそうなったと考えられるか
○この実験からでは何がわからなかったか、今後の課題や実験改善案

「今回の実験では大学生が被験者/実験参加者となったが、幼児や高齢者でも調べる必要がある」などと、何の脈絡もなく思いついたように実験改善案を書く人がいます。しかし、ひらめきをアピールする場ではないので、「なぜ幼児や高齢者でも調べる必要があるのか」「幼児や高齢者を調べることで今回の実験結果に加えて何が新たにわかりそうか」までを書かないと、考察とはならないかと。

6)結論

今回の実験でわかったことを、一言で。

7)要約

序論から考察までの内容を簡潔にまとめます。この「簡潔に」の度合いが、慣れないと難しいため、繰り返しレポートを書くことで身につけていきます。

8)引用文献

「cherrytree(2006)では~~」などと本文で引用した文献のリストを書きます。これは先行研究の論文のフォーマットを真似して書きながら慣れていきます。


(追加)言葉づかい

エッセイやブログではなく科学論文なので、日常で使用するような口語表現や曖昧な表現は減点対象です。たとえば、

「反応時間は条件Aよりも条件Bのほうが『かなり』長かった」
       ↓
(「かなり」という表現では、どれだけの量なのかが読む側にはわからない。
 具体的に記述すること)
       ↓
「反応時間は条件Aよりも条件Bのほうが『約2倍』長かった」

という感じで。
あと、誤字脱字も減点です。


Web上で調べたいなら、
「心理学 実験レポート 書き方」などの用語でGoogle検索すると良いかもです。
心理学実験レポートの参考となる本のアドレスも見つかるでしょう。


(補足)

明確なオリジナリティがあれば、それに越したことはないのですが、大学1・2年生でやる基礎実験では、基本的に古い実験が多く、素人が考えられることはすでにやられていたりしますから、それについてはあまりこだわる必要はないかと。

逆に、先行研究の知見や実験結果を無視して、脳内妄想を長々と読まされるほうが苦痛です。

どちらかといえば、誤字脱字がなく、日本語がおかしくなく、表やグラフも見た目にわかりやすく、フォーマットに従って書けている、客観的・論理的に文章が書けていることを重視しますね。

こんばんは。


> レポートに対する評価が、5段階中真ん中が多く、
> これより良い評価が滅多に貰えません(><)
> 過去の有名な実験の調べが甘いのか、
> それとも他に原因があるのか分かりません。

正直、cherrytreeさんのレポートのどこが悪いか(できていないか)は、そのレポートを読んでいない私達にはわかりません。レポートの一部でも文章が読めれば、より具体的なアドバイスが出来るのですが、この場では不可能でしょうね。以下は一般的な心理学実験レポートのアドバイスです。


基礎実...続きを読む

Q心理学の統計について

心理学の論文に出てくる用語がわかりません。
M= .15(SD= .10, t(9)=10.83, p<.001)
と書かれていた場合、Mは平均で、SDは標準偏差で、pは有意かどうかで合っていますか?
このt(9)=10.83は全く分かりません。

また、二つの実験を比べた場合、
F(1, 58)=8.97, p<.01
と書かれていたとき、Fと()の中の数字が表すものは何ですか?

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

> Mは平均で、SDは標準偏差で、pは有意かどうかで合っていますか?

そうでしょう。pはp値のことですね。

> このt(9)=10.83は全く分かりません。

tはt値です。カッコの中の数字はt分布の自由度をさします。

> Fと()の中の数字が表すものは何ですか?

FはF値です。カッコの中の数字はF分布の自由度をさします(F分布には自由度が2つある)。

t値はt分布を利用した検定で用いられるもので、F値はF分布を利用した検定で用いられる統計量です。前者はt検定、後者は分散分析などで用いられます。

Q要求水準(心理学実験)について

心理学の実験で、いま要求水準の実験をしています。実験の手続きとしては、被験者に1分間の加算作業(1桁の足し算をして、答えは1の位だけを記入する)をしてもらいます。そして、1分後、何個の計算ができたかを確認し、次に何個の計算ができるかを予想してもらいます。そして、また加算作業をしてもらい、できた数を数えた後、そのときの満足度を不満、普通、満足の3段階で答えてもらいました。このような方法で10回行いました。
そして、次回できると予想した数から今回実際にできていた加算作業数を引いたものを目標差とし、今回の加算作業数から前回予想した数を引いたものを達成差としました。

そこで、前回の予想と今回の加算作業数が次にきるだろうと思う数に与える影響が分かりやすく現れるようなグラフや表はどのようなものがいいと思いますか。

また、この要求水準の実験行うべき考察や結果のまとめ方などを教えてください。そして、要求水準について何か知っていることがあれば、どんなささいなことでも教えてください。

Aベストアンサー

えーと、参考になるかどうか分かりませんが、

実験とテスト=心理学の基礎 解説編
心理学実験指導研究会 編、培風館

という本が出ています。これは、実習編のいわばお答えでして、要求水準も見事なほどにレポートが載っています。

もし図書館で見れるようなら見てください。一目瞭然です。あなたの求めるものはすべてここにあります。

ただお急ぎのようなので、手がかりとして、被験者をどう分けるかだけ言及しておきます(あくまで一般的な分け方で、実験では必ずしもこうはならないかも。)。
(A)理想水準型
 ADスコアの正負にかかわらずGDスコアが正のタイプ。自分の実際の作業量より要求水準をいつも高めに立てて、努力目標の形をとっているので、ADスコアは負になることが多い。
(B)最低水準型
 ADスコアの正負にかかわらずGDスコアが負のタイプ。自分の実際の作業量より要求水準をいつも低めに立てているので、ADスコアは正になることが多い。
(C)現実水準型
 GDスコアの変動が少ないタイプ。このタイプは自分の作業量に近いところに要求水準を置くので(GDスコアはゼロかゼロに近い値)、ADスコアも変動が少ない。
(D)混合型(A,B,Cの混合)
 要求水準の立て方が気まぐれなタイプと、疲労度などを考慮して途中でストラテジー(方略)を変更するタイプと、逆に自分の作業量のいかんにかかわらず、要求水準だけを一定に保つタイプがあり、いずれもADスコアの変動が大きい。
次に、要求水準は課題の性質と、自己との関わり合いによって変動します。
 得手不得手、かけのように予測不能、競争場面等、
 一方、過去経験、自我関与、達成動機付け、主観的効用性、パーソナリティ等。
結果の整理は、まず、総覧的に結果と平均値、全員の達成差の正負と次の目標差の正負、達成差の正負と満足度を示し、
次に、先の4タイプにおける達成差の正負と次の目標差の正負、達成差の正負と満足度を集計し表にします。
この段階で、特徴的なデータが出ていれば、そのことと原因を推察します。
グラフですが、4タイプについて横軸に試行、縦軸に差スコア(+10~-10)を置いたグラフに、それぞれのGDスコアとADスコアを折れ線で書いていきます。

これで材料は揃ったはずです。ここから考察を開始してみてください。

参考までに、こんな実験結果があります。
「タイプにかかわらず、ADが正のときは次の予想量は前回の予想量より高く、ADが負のときは次の予想量は前回のものよりも下げる傾向が強い。」
この場合の考察は次のとおりです。
この結果から、「作業量が予想量に達しなかったときは、次の予想量をその予想量より少し高めに置き、予想量以上にできたときは、次の予想量をその作業量より控えめに置く」と考えるのではなく、「目標を高く置くから、作業量はいつも予想量を下回り、目標を低く置くから作業量は予想量より多くなる」と考えられる。
つまり、前者は目的追求型で自己の力の上限のところに目標を置き、そこに達したか否かに注目しているのに対して、後者は目標充足型で、自己の下限のところに要求水準を置き、それよりどのくらい多くできたか否かに注目していると考えられる。

いかがでしょうか?雑駁ですが、私がお手伝いできるのはここまでです。
参考文献として、古いですが、
 関計夫(編著) 要求水準の研究 1970 金子書房
 冨安芳和    要求水準の一般性に関する実験的研究 1970 心理学研究,36,178-183
を、あげておきます。がんばってください。

えーと、参考になるかどうか分かりませんが、

実験とテスト=心理学の基礎 解説編
心理学実験指導研究会 編、培風館

という本が出ています。これは、実習編のいわばお答えでして、要求水準も見事なほどにレポートが載っています。

もし図書館で見れるようなら見てください。一目瞭然です。あなたの求めるものはすべてここにあります。

ただお急ぎのようなので、手がかりとして、被験者をどう分けるかだけ言及しておきます(あくまで一般的な分け方で、実験では必ずしもこうはならないかも。)。
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