Submit Search
Upload
Inquisit
•
0 likes
•
3,948 views
C
carpen39
Follow
Inquisitの日本語入門資料です。主に質問紙の作り方について解説してます。
Read less
Read more
Science
Report
Share
Report
Share
1 of 34
Download now
Download to read offline
Recommended
マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編
Hiroshi Shimizu
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
Yoshitake Takebayashi
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
daiki hojo
SEMのやり方 改訂版
SEMのやり方 改訂版
Shota Yuasa
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
Hiroshi Shimizu
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
Masaru Tokuoka
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
Makoto Hirakawa
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
Masaru Tokuoka
Recommended
マルチレベルモデル講習会 理論編
マルチレベルモデル講習会 理論編
Hiroshi Shimizu
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
Yoshitake Takebayashi
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]
daiki hojo
SEMのやり方 改訂版
SEMのやり方 改訂版
Shota Yuasa
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
エクセルで統計分析5 マルチレベル分析のやり方
Hiroshi Shimizu
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
混合モデルを使って反復測定分散分析をする
Masaru Tokuoka
重回帰分析で交互作用効果
重回帰分析で交互作用効果
Makoto Hirakawa
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
SEMを用いた縦断データの解析 潜在曲線モデル
Masaru Tokuoka
潜在クラス分析
潜在クラス分析
Yoshitake Takebayashi
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
Hiroshi Shimizu
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編
Hiroshi Shimizu
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
Daisuke Yoneoka
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
Hiroshi Shimizu
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
Mizumoto Atsushi
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
Hideo Hirose
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデル
Hiroshi Shimizu
ベイズモデリングで見る因子分析
ベイズモデリングで見る因子分析
Shushi Namba
反応時間データをどう分析し図示するか
反応時間データをどう分析し図示するか
SAKAUE, Tatsuya
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編
Hiroshi Shimizu
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
Takashi Yamane
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析
Hiroshi Shimizu
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択
kazutantan
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
logics-of-blue
負の二項分布について
負の二項分布について
Hiroshi Shimizu
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
Shinohara Masahiro
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
Hiroshi Shimizu
統計的因果推論勉強会 第1回
統計的因果推論勉強会 第1回
Hikaru GOTO
順序データでもベイズモデリング
順序データでもベイズモデリング
. .
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
Satoshi Watanabe
システム開発のテスト メモリーツリー
システム開発のテスト メモリーツリー
SE情報技術研究会
More Related Content
What's hot
潜在クラス分析
潜在クラス分析
Yoshitake Takebayashi
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
Hiroshi Shimizu
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編
Hiroshi Shimizu
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
Daisuke Yoneoka
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
Hiroshi Shimizu
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
Mizumoto Atsushi
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
Hideo Hirose
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデル
Hiroshi Shimizu
ベイズモデリングで見る因子分析
ベイズモデリングで見る因子分析
Shushi Namba
反応時間データをどう分析し図示するか
反応時間データをどう分析し図示するか
SAKAUE, Tatsuya
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編
Hiroshi Shimizu
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
Takashi Yamane
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析
Hiroshi Shimizu
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択
kazutantan
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
logics-of-blue
負の二項分布について
負の二項分布について
Hiroshi Shimizu
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
Shinohara Masahiro
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
Hiroshi Shimizu
統計的因果推論勉強会 第1回
統計的因果推論勉強会 第1回
Hikaru GOTO
順序データでもベイズモデリング
順序データでもベイズモデリング
. .
What's hot
(20)
潜在クラス分析
潜在クラス分析
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
心理学におけるベイズ統計の流行を整理する
マルチレベルモデル講習会 実践編
マルチレベルモデル講習会 実践編
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
エクセルで統計分析 統計プログラムHADについて
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
2012-1110「マルチレベルモデルのはなし」(censored)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
MCMCでマルチレベルモデル
MCMCでマルチレベルモデル
ベイズモデリングで見る因子分析
ベイズモデリングで見る因子分析
反応時間データをどう分析し図示するか
反応時間データをどう分析し図示するか
Mplusの使い方 初級編
Mplusの使い方 初級編
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
Rで潜在ランク分析
Rで潜在ランク分析
ベイズファクターとモデル選択
ベイズファクターとモデル選択
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
負の二項分布について
負の二項分布について
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
100614 構造方程式モデリング基本の「き」
社会心理学とGlmm
社会心理学とGlmm
統計的因果推論勉強会 第1回
統計的因果推論勉強会 第1回
順序データでもベイズモデリング
順序データでもベイズモデリング
Similar to Inquisit
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
Satoshi Watanabe
システム開発のテスト メモリーツリー
システム開発のテスト メモリーツリー
SE情報技術研究会
Think aloud method
Think aloud method
Heesung Lee
テストコードのリファクタリング
テストコードのリファクタリング
Shuji Watanabe
GCSアジャイル開発を使ったゲームの作り方
GCSアジャイル開発を使ったゲームの作り方
Hiroyuki Tanaka
ありえるえりあ勉強会@五反田~テスト編~ Part2
ありえるえりあ勉強会@五反田~テスト編~ Part2
Tomoyuki Sato
Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ
Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ
Tomoharu ASAMI
JUnit実践入門 xUnitTestPatternsで学ぶユニットテスト
JUnit実践入門 xUnitTestPatternsで学ぶユニットテスト
Shuji Watanabe
[iOS 8] 測れる!パフォーマンス
[iOS 8] 測れる!パフォーマンス
Takeshi Fukasawa
JaSST'16 Tokyo モバイルセッション
JaSST'16 Tokyo モバイルセッション
mirer
HdIfes itowponde_130223
HdIfes itowponde_130223
英明 伊藤
WebEffective overview 2012 japanese
WebEffective overview 2012 japanese
Yoichiro Takehora
第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナー
Tomoyuki Sato
tfug-kagoshima
tfug-kagoshima
tak9029
やろうぜ!簡易ユーザビリティテスト
やろうぜ!簡易ユーザビリティテスト
Takehisa Gokaichi
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
urasandesu
Windowsアプリ開発の実務で使うUnitTest
Windowsアプリ開発の実務で使うUnitTest
keitasudo1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
Shunsuke Nakamura
C# から java へのプログラム移植で体験したtddの効果は?
C# から java へのプログラム移植で体験したtddの効果は?
Shinichi Hirauchi
Visual Studio App Centerの始め方
Visual Studio App Centerの始め方
Shinya Nakajima
Similar to Inquisit
(20)
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
テスト初心者Androiderのためのソフトウェアテスト入門
システム開発のテスト メモリーツリー
システム開発のテスト メモリーツリー
Think aloud method
Think aloud method
テストコードのリファクタリング
テストコードのリファクタリング
GCSアジャイル開発を使ったゲームの作り方
GCSアジャイル開発を使ったゲームの作り方
ありえるえりあ勉強会@五反田~テスト編~ Part2
ありえるえりあ勉強会@五反田~テスト編~ Part2
Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ
Monadic Programmingのススメ - Functional Reactive Programmingへのアプローチ
JUnit実践入門 xUnitTestPatternsで学ぶユニットテスト
JUnit実践入門 xUnitTestPatternsで学ぶユニットテスト
[iOS 8] 測れる!パフォーマンス
[iOS 8] 測れる!パフォーマンス
JaSST'16 Tokyo モバイルセッション
JaSST'16 Tokyo モバイルセッション
HdIfes itowponde_130223
HdIfes itowponde_130223
WebEffective overview 2012 japanese
WebEffective overview 2012 japanese
第3回ソフトウェアテストセミナー
第3回ソフトウェアテストセミナー
tfug-kagoshima
tfug-kagoshima
やろうぜ!簡易ユーザビリティテスト
やろうぜ!簡易ユーザビリティテスト
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Eclipse を使った java 開発 111126 杉浦
Windowsアプリ開発の実務で使うUnitTest
Windowsアプリ開発の実務で使うUnitTest
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
データサイエンティストに聞く!今更聞けない機械学習の基礎から応用まで V e-1
C# から java へのプログラム移植で体験したtddの効果は?
C# から java へのプログラム移植で体験したtddの効果は?
Visual Studio App Centerの始め方
Visual Studio App Centerの始め方
Inquisit
1.
大阪大学大学院 人間科学研究科 社会心理学研究室 大工泰裕 Inquisit入門
2.
Inquisitの基本
3.
Inquisitとは? • 心理学実験を実施するためのソフトウェア – ミリ秒を計測する正確さに定評がある –
Inquisit Web(有料) を使用すればWebでの実施も可 • 開発者: Sean C. Draine, Ph.D. – University of Washington で Greenwaldに師事 – Millisecond Software社を設立してInquisitを販売 – Microsoft社で勤務した経験あり
4.
Inquisitが得意なこと ◎反応時間の計測が必要な実験 (e.g., IAT) ◎時間制御が必要な実験
(e.g., 刺激の提示) △質問紙調査 (vs. Google フォーム) ランダム化 条件分岐 個別のIDを付与 ログの確認 参加者がソフトをインストールする必要あり(Web)
5.
基本操作 • Inquisitファイルの拡張子は 「.iqx」 (.iqzipは.zipに変換してから解凍) •
中身はテキストファイルなので右クリックから Notepad++でも開くことができる。 • Inquisitの公式エディタが便利だが、 現状日本語でバグが出るので今回は使用しない。
6.
操作はここから コード入力 デバッグ 見出し • Run: コードを走らせる •
Run Monkey: コードをオートで走らせる
7.
記法 • <element名> </element名>
の間にコードを 記入する (これ以外に書くとすべてコメントになる) • 大文字と小文字の区別はなし • Ctrl + B: 1ブロック飛ばす • Ctrl + Q: 強制終了
8.
Element • Inquisitに命令をするコマンドのこと。 • <element名
名前> </element名>で一区切り (ハイフンとスペース不可) • どこに何のelementを書いてもいいが、 わかりやすいように書く。 https://www.millisecond.com/support/docs/v5/html/language/l anguagereference.htm
9.
Attribute • Element内にあるElementの設定 / questions
= のように、/ ではじまる。
10.
調査を作成する際によく使用するもの • defaults: 文字の大きさなどの全体的な設定 •
instruct: 教示の操作に関する設定 • summarydata: 記録させたい変数を設定(任意) • page: 教示などに使用するページを作成。 • radiobuttons: ラジオボタン(単一選択) • checkboxes: チェックボックス(複数選択) • textbox: テキストボックス • dropdown: ドロップダウン • surveypage: 調査ページを作成 • survey: 調査を作成 • expt: 実験の開始、参加者の分岐、教示の設定等
11.
コード全体の構造 expt survey surveypage radiobuttons textbox surveypage radiobuttons textbox 全体の設定 • defaults •
instruct • summarydata 実験 ページ (試行) 調査 (ブロック) 項目
12.
Expt / blocks 表示するブロックを設定 /
groupassignment 何を使用して条件分岐するかを決定 / postinstructions 実験後教示の設定 / preinstructions 実験前教示の設定 / subjects 条件への割り当て方を設定
13.
Survey / pages 表示するsurveypageを設定
; を忘れないこと / itemspacing 項目間の距離 / responsefontstyle 解答選択肢のフォント設定 / itemfontstyle 質問項目のcaptionのフォント設定 / pagefontstyle surveypageのcaptionのサイズ設定 / showbackbutton 戻るボタンを表示するか / showpagenumbers ページ番号を表示するか / showquestionnumbers 質問番号を表示するか / nextbuttonposition 次へボタンの位置 / nextlabel 次へボタンのラベル / finishlabel 終了ボタンのラベル
14.
Surveypage / caption ページ全体のの指示 /
questions 表示する項目を指定 ; を忘れない / responsefontstyle 解答選択肢のフォント設定 / itemfontstyle 質問項目のcaptionのフォント設定 ※フォントの優先順位は Surveypageでの指定 > Surveyでの指定 > Defaultの指定 一番下位の指定が優先される。
15.
Radiobuttons / caption 質問についての教示 /
options 選択肢(文字列で指定) / optionvalues データへ記録する際の変換(指定しなけれ ばoptionsの値がそのまま記録される) / orientation 選択肢の向き。horizontal or vertical / required 回答を必須にするか デフォルトはtrue
16.
Textbox / caption 質問についての教示 /
textboxsize テキストボックスのサイズ / range 有効にする回答の範囲(数字の場合) / multiline 複数行入力を可能にするか / required 回答を必須にするか デフォルトはtrue
17.
その他注意事項 • 文字列以外で全角をelement内に使用しない (特に、全角スペースはエラーの元) • ポジションの指定は座標で行われる –
画面左上を(0,0), 右下を(100,100)としたときの位置 • 文字の大きさは画面全体に対しての比率(%)で指定 • わからなければマニュアルを読むこと。
18.
エラーにならない チェックポイント • 表示がおかしくないか? • optionvalueを設定しているか? •
textboxのrangeの設定は適切か? • 自由記述が必須回答になっていないか • 自由記述が複数行書けるようになっているか • 選択肢がはみ出していないか。
19.
ランダム化・割り当て
20.
ランダム化 • random関数を使う – expt,
suvery, surveypage で使える 例 (surveypage) /questions = [1-3 = random(Q1, Q2, Q3); 4-6 = random(B1, B2, B3) ;] ※ random()内はセミコロンではなく カンマで区切る
21.
回答者の割り当て • expt の2つのattributeを使用する /groupassignment /subjects 手順1 /
groupassignment で何を使用するかを決定 groupnumber : groupnumberで割り当て random: subjectの設定に関係なくrandom subjectnumber : subjectnumberで割り当て
22.
回答者の割り当て(2) 手順2 / subjects でどう割り当てるかを決定 /
subjects = (1 of 2) 2人中 1 をこのexptに割り当て / subjects = (1, 2 of 4) 4人中1, 2 をこのexptに割り当て exptとsurveyを複数作って条件分岐を行う。
23.
その他のTIPS
24.
IDの表示 • 実験を受けたことの証明として IDを最終画面に表示しなければならない ことがある。 • <%script.subjectid%>とpage
elementに書くと、 現在のsubjectIDが表示されるので、 それをpost instructionに設定すればいい
25.
batch • 複数ファイル(iqx)の実行に使う。 • batchファイルを別に作成する。 例 <batch> /
file = "Face_Mnp_Pic.iqx" / file = "GNAT.iqx" / file = "Survey.iqx“ </batch>
26.
データの読み方
27.
データの種類 データは .iqdat ファイルに記入される。 1.
ローデータ(iqxファイルの数だけ生成、条件別) 2. サマリーデータ(実験に対して1つ、設定可)
28.
ローデータ • Inquisitは何もしなくても反応時間を算出 – latency:
反応時間 (ミリ秒) – response: 回答
29.
サマリーデータ • summarydata elementで指定した項目が ローデータとは別に出力される 例 <summarydata> /
columns = (script.startdate, script.starttime, script.subjectid, script.groupid, script.elapsedtime, computer.os, computer.platform, computer.language, computer.touch, values.completed) </summarydata>
30.
Inquisit Webについて
31.
Inquisitの種類 • Inquisit Lab –
Inquisitのソフト(今使用しているもの) – 実験室に人を呼んで実験をする用 – 5万円くらい • Inquisit Web – Inquisit Labで作成したプログラムをネット上で 実行できるサービス
32.
Inquisit Web でできること •
Subject ID, GroupIDの自動割り当て – random assignment without replacement – random assignment with replacement – sequential • 同意書の設定(html) • 40MBまでの画像ファイルなどのアップロード etc…
33.
実行可能なOS • Win • Mac ※実行時にInquisit
Playerのインストールが必要に なる。 当研究室のHPにマニュアルがあるので参照。 http://syasin.hus.osaka-u.ac.jp/experiments.html
34.
参考文献 • Inquisit5 マニュアル(英語) https://www.millisecond.com/support/docs/v5/Inquisit.pdf •
ユーザーフォーラム(英語) https://www.millisecond.com/forums/ • プログラムサンプル集(英語) https://www.millisecond.com/download/library/
Download now