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20180602kosugi

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2018/06/02
基礎心理学会のフォーラムにてお話しした内容です

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  • 2019.09.17 注意書き;スライドの内部に不正確な用語の用法,誤解を与えかねない表現があります。これらは帰無仮説検定もベイズモデルも「真の分布に対するしてたてた仮説としての統計モデル」の枠組みの中,での議論であり,そもそもその仮定からして十分でない場合はなべて不適切なモデルになります。それぞれのモデルのもとでの,という建前・前置きが必要なことに注意してご参照ください。Slideshareは修正アップロードができない仕様になっていますので,ここにメモとして記載させていただきました。
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  1. 1. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 新しい 統計学とのつきあいかた 専修大学 小杉考司 (ベイジアン) 1
  2. 2. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計学との つきあいかた 2 ひ ん ど しゅ ぎ とう けい がく
  3. 3. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計とのつきあい方 • 「統計法はツールでしかなく,そこに努力を費やすので はなく心理学的な現象や人間を見ていたい」 • 統計法は決まりきった手続きをなぞっていれば,「意味 があったか,なかったか」の答えを出してくれる判定器 • 判定器を使うためのマニュアルは読むしかない。 • 判定器にかけるために素材を整えておく必要はある • 心理学研究法;要因計画,RCT,盲検法… 3 ※小杉の個人的な感想です
  4. 4. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計とのつきあい方 • 実験心理学に心を奪われる人は・・・ • 「緻密な実験計画」から「誤解のしようのない結果」 を導くロジカルな美しさに惚れた? • 日常生活の身近なことでも,心理学の研究に昇華させ ていくことができる親しみやすさに惚れた? • とにかく*印さえつけば結果が示される。そこから考 えて作文すれば業績を稼げるんだからちょろいもんよ 4 ※小杉の勝手な推測です
  5. 5. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 帰無仮説検定はとても便利 ? • 標本の特徴から全体を推測するための科学的方法 • フィッシャー流;帰無仮説を棄却することで実験の確からしさ を主張する • ネイマン・ピアソン流;対立仮説と対比させ判断の基準とする • ともあれ心理学で使われているのは混合型というか,「効果が あったかなかったか」の意思決定の基準 • 検定統計量の形にすることで「どんなジャンルの数字でも」分 析できるようになった 5
  6. 6. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム NHSTの長短所 • 緻密な実験計画に用いることで,効果があったかどうか を判断することができる • ただし「帰無仮説を棄却する」=「対立仮説を採択する 」というロジックのややこしさ,不自然さが悩ましい • 厳密な実験計画を立てることなく用いると弊害が多い • 例数設計もしっかりと;想定する世界が変わってくる • p値至上主義を招いてしまった 6 Null Hypothesis Significance Test
  7. 7. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 例数設計はしっかりと 7 Kruschke著「ベイズ統計モデリング―R,JAGS,Stanによるチュートリアル―」より
  8. 8. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム コインを24回投げて7回表が出た とき,このコインはイカサマか? 8図11.2の一部を改訂 あり得る空間 あり得えない空間
  9. 9. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム コインを24回投げて7回表が出た とき,このコインはイカサマか? 9図11.2の一部を改訂 N=24に固定した空間
  10. 10. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム コインを24回投げて7回表が出た とき,このコインはイカサマか? 10図11.2の一部を改訂 N=7に限定した空間
  11. 11. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 24回投げよう と決めていた場 合 11図11.3(P.310)
  12. 12. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 7回表を見よう と決めていた場 合 12図11.4(P.313)
  13. 13. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 5分間実験しよう と決めていた場 合 13図11.5(P.315) 24がピークに 来るような 分布を組み合わせ て考えてみる
  14. 14. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム • データが同じなのに結果が違う,というのは直感的にお かしいと思いませんか? • サンプルサイズの決め方(例数設計),分析計画の 設計(どことどこの差を見るか,一実験あたりの危 険率補正)が重要な理由 • 下位検定まで含めて,事前にしっかりと分析計画を 立てておかないと正しい判定ができない 例数設計はしっかりと 14
  15. 15. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム • p値は我々の仮説が正しい確率ではない • 小さければ小さいほど良いというものでもない • 我々にとって重要な差は, • 実質的な差 > 標準化された差 > 統計的有意差 p値至上主義?! 15 豊田秀樹(2009)検定力分析入門,東京図書より
  16. 16. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズ統計学との つきあいかた 16
  17. 17. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 事後確率 事前確率 データ モデル データ 事前分布事後分布 ベイズの定理は「確率」を「確率分布」に読み替えても成立する ベイズの定理 17
  18. 18. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 求めるものが分布する 18 頻度主義 ベイズ主義 一つの真値 真の分布 頻度主義では,たった一つの真値を求めて慎重に議論する ベイズ主義では,データから考えられる母数の分布を考える →仮説は真か偽のどちらかである →確信できる程度を見定める
  19. 19. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイジアンの考え方 • わからないことを確率分布として積極的に表現 • データを取ることで事前分布を事後分布にアップデート • 今日の事後分布は明日の事前分布;知識の積み重ね • 事前分布は主観的?一様分布で実質的に良いのでは? • 我々は自由だ;ベイジアンにとっての限界は想像力のみ !分析に体を合わせるなんて,なんて窮屈なんだ! 19
  20. 20. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイジアンの利点 • 変数変換などして「データを分析に合わせる」必要がな い • 何重にも組み合わさる仮定や補正からは無縁 • 下位検定を事前に計画していなくても良い • 例数設計をしなくても大きな問題にならない • 事後分布から自分の仮説が正しい確率を読み取れる 20 データ生成メカニズムを自然にデザインすることができます ベイズは原理主義=つねにベイズの定理だけを当てはめます 事後分布は常に一つ。どう切り取っても構いません 事後分布は常に一つ。それが確率的に変わるものではありません p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません
  21. 21. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズの欠点 • モデリングが自由すぎる • 事前分布はやっぱり主観的に思える • 妥当性の問題(Cf.構造方程式モデリング・ブーム) • 教育コストがとても高い • 「どうやってこんなことを思いつけばいいのか」 • 一人一人のデータ,分析ごとにモデルを作らなけれ ばならない 21
  22. 22. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズの欠点への対処 • 事前分布を様々に変化させても結果に影響しないことを 示す(感度分析) • 事後予測分布を算出して,現在のデータが自分のモデル から再現できることを示す • 情報量基準(WAICなど)でモデルの相対的な比較をする • 典型的なモデル(群間の平均の差を見るなど)はパッケージ 化する 22 事前分布については・・・ 妥当性の問題については・・・ 教育コストの問題については・・・
  23. 23. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 新しいつきあいかた 23
  24. 24. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 頻度主義vsベイズ主義 ? • ベイズ主義の不遇な時代,頻度主義教育に対する恨みつ らみから,対立図式を煽って宣伝するのはそろそろ終わ りにしてよいのでは • 頻度主義のalternativeという捉え方では,ベイズ流の悪用 ・誤用が出てきかねない • 頻度主義よりも過ちを起こしにくいので初学者にはベ イズ主義的であるほうが良いとは考えています。 24
  25. 25. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム muAのありそうな場所 muBのありそうな場所 被っていなさそう =差がある ベイズ主義的に意思決定 • 例えば二群の平均の差の検定; • 確信できる区間で平均値の差の取りうる可能性の広さを表現 • 幅が狭い=自信がある/幅が広い=自信がない 25
  26. 26. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズ主義的に意思決定 差が取りうる可能性の範囲 「ないない」ではなく「あるある」 • 確信区間(Credible Intervals)あるいは最高密度区間(Highest Density Intervals)で表現する 26
  27. 27. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズ主義的に意思決定 • ベイズ流の分析では結果(パラメータ)が分布するので,意 思決定に際して「この程度であれば意味があったとする 」という判断基準が必要 • ROPE(Region Of Practical Equivalence;実質的に等価な 範囲)について共通了解が必要 • 実質的な差 > 標準化された差 > 統計的有意差 27 https://osf.io/s5vdy/ John K. Kruschke (2018)Rejecting or accepting parameter values in Bayesian estimat
  28. 28. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 28 効果あり 効果なし 判断保留
  29. 29. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 統計的問いと答え • そもそも異なる問題意識 • 頻度主義;どちらの道を進むべきか • 尤度主義;今のデータから採択すべき仮説はどれか • ベイズ主義;どの程度信じられるか(未来も含めて) 29 ex)効果がある/ない,実験を続けるべき/やめるべき ex)複数の仮説の相対比較(BF)。 ex)データ生成モデルとしてどの程度予測ができるか(WAIC)
  30. 30. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 統計的よりモデル的 • 「モデルを通して現象を見る」という考え方はどの主義 にも共通している考え方 • 要因計画法;一般線形モデル • 一般化線形モデル,階層線形モデル(混合線形モデル )など,様々な確率分布に対応したモデルへ • モデリングとは,パラメータに構造を入れること 30 参考;三中信宏(2018)「統計思考の世界;曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎」技術評論社
  31. 31. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 研究のスタイルと分析法 • 探索段階,検証段階;推定法よりモデリング • 利点;ラフな例数設計で良いので,すぐに実験に取り かかれる。効果が「ない」ということにならない • 留意点;事前分布による感度分析,事後予測分布によ る現データのチェック • ベイズ的に事後予測を見るもよし,慎重に事後対数尤 度でモデル比較をするもよし 31
  32. 32. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 研究のスタイルと分析法 • 検証的段階;モデルを単純化して決戦,なら頻度主義的に • 利点;効果の有無,モデルの優劣など一定の結論を出す ことができる • 留意点;実験デザイン(例数含む)の事前登録やチェッ クの必要性。新規性がなくても実験者・執筆者にメリッ トがあるように。 • 理想的には;実験者・被験者・分析者,それぞれがしっ かりと分業(面白い活動かどうかはわからない・・・) 32
  33. 33. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム まとめと展望 • ベイズだからなんとかなる!なんてことはないわけで • 推定法としてのベイズは不適解を出さないようにモデリ ングできる。しかしゴミからはゴミしか得られない • 少数のサンプルでも差があるかないかを見ることはでき る。ただしHDIが広く確信できることなどない • 統計はたかがツール,されどツール。作り手の流儀までしっ かりと踏まえて欲しい • いきなり最終決戦の研究スタイルは拙速だったのでは 33
  34. 34. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム まとめと展望 • どのアプローチにしても,実質的な差/ROPEについての 共通見解が必要 • ベイジアン・モデリングでは結果変数そのものに対す るモデリング=データ生成モデルを考えるのが一般的 • モデリングの次に来るのは測定の問題,妥当性の問題 • その数字がどうなればどのような意味があるか?とい うところに答えられる研究を 34
  35. 35. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 新しい 統計学とのつきあいかた 専修大学 小杉考司 (ベイジアン) 35
  36. 36. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 36

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