「心理学におけるベイズ統計モデリングの可能性」シンポジウム（日本心理学会81回大会）
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das Kino
@kyn02666
メタ認知とは Flavell(1979)によれば... 個人が自らの認知過程に対して持っている情報であり，それらを制御する過程 今回はこの正確性を「メタ認知の高さ」と考える
2017-09-22 12:12:44
das Kino
@kyn02666
メタ認知の指標として，色々提案されているが，そもそも「行動データとメタ認知なる構成概念をつなぐモデルが存在していない」という問題意識。 この溝を統計モデルで埋めて推定したい！ というモチベーション
2017-09-22 12:15:47
das Kino
@kyn02666
まずは項目反応理論で，正答/誤答データから正答確率を推定する。 次に，「メタ認知が高い人ほど，自身のパフォーマンスに対する確信度は正答確率に近くなる」という想定から，メタ認知は確信度分布の”幅”とみなす
2017-09-22 12:20:23
das Kino
@kyn02666
次に，メタ認知モデルの”良さ”を評価するため，別の課題も用いて収束的妥当性を確認 また，課題によらず，従来の指標よりはよさそう，という結果も得ている
2017-09-22 12:28:14
das Kino
@kyn02666
杣取さんのまとめ ・行動データをモデリングすることで，様々な心理変数を抽出可能 ・ベイズ統計モデリングのスタイルは心理学によく適合する
2017-09-22 12:30:15
das Kino
@kyn02666
指定討論 ・難波さんへ：分析のドライブ感がよい。馬蹄事前分布を用いることで，出たがっている変数の背中を押し，引っ込み思案の変数を押しとどめている。SEFAのように，因子分析における変数選択にも応用出来たらいいかもしれない。 方法論と理論は両輪。ストーリーにタッチしているのがよい
2017-09-22 12:36:26
das Kino
@kyn02666
指定討論 ・坂本さんへ：心理分野における時系列解析は残された沃野。さらに，心理における多変量時系列解析はほぼ手付かず（今回は一変量時系列解析を独立の複数人に行っていた）。 体の複数個所に活動計をつけたり，相互作用している複数人に活動計をつけたり，夢が広がる
2017-09-22 12:40:07
das Kino
@kyn02666
指定討論 ・杣取さんへ：「心を記述する」には，ベイズ統計モデリングだけでなく，言葉のデータもちゃんととったらよい。質的な観点も大事。
2017-09-22 12:43:58
MrUnadon
@MrUnadon
ベイズシンポジウム、満員御礼、外から見てくださった皆様、ありがとうございました! twitter.com/kosugitti/stat…
2017-09-22 14:50:53
das Kino
@kyn02666
「心理学におけるベイズ統計モデリングの可能性」シンポジウムの資料はこちらからダウンロード可能です norimune.net/jpa81_bayes
2017-09-22 12:49:23