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「血液型と性格の無関連性」についての心理学的な解説まとめ(前半) -第一種の過誤と第二種の過誤-

みんなにもっと心理学に馴染んでもらえるように,話題になっている「性格と血液型の無関係性」について考えながら,心理学の方法論について連続ツイートしたものをまとめたよ。前半では主に,統計学における第一種の過誤と第二種の過誤について説明したよ。 グレーで書かれている部分 は脱線や補足なので読み飛ばしても大丈夫だよ! 後半:http://togetter.com/li/695536
心理 統計学 基礎心理学くん 血液型 心理学 性格 学術たん
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きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:29:12
さて,「血液型と性格の無関連性」を読み終わった訳だけど,これをテキスト代わりに,心理学の方法論の話 (主に,統計学の考え方と過誤の話,それから妥当性について) を即興で連続ツイートしようと思っているんだけど,興味持ってくれる人はいるのかな…?
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:34:59
…それでは,「血液型と性格の無関連性」について,心理学の方法論に関する補足をしながら,説明するよ。元の縄田先生の論文「血液型と性格の無関連性――日本と米国の大規模社会調査を用いた実証的論拠――」は,先ほどのRTからpdfで読めるよ。twitter.com/jssp_pr/status…
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:38:08
僕自身は血液型と性格の関連性をめぐる議論について元々それほど詳しかった訳ではないので,先行研究に関してはこの論文に書かれていることを信用するつもりだよ。つまり孫引きのような形になってしまうけど,ご了承ください!途中,Rを使って統計検定の例を示そうとも思ってるよ!
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:46:57
血液型にはいろいろな分け方があるけれど,A型・B型・O型・AB型という分け方は特に馴染みがあるね。A型の人は几帳面である,とか,O型の人は大雑把である,とか,そういったイメージを持っている人は結構多い。…とはいえ,これは日本…と最近では韓国,に限って言われていることなんだ。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:48:39
少し脱線するけど,日本で血液型占いが流行ったころ,アメリカではエリック・バーンの交流分析 (transactional analysis) が若者たちの間で流行っていた…らしい。聞くところによると。交流分析,というかエゴグラム,一時期日本のフェイスブックでも流行っていたなあ。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:53:20
血液型と性格に関係があるということが日本社会で広まったのは,1970年代・・・らしい。主にはそういったことを主張した出版物の影響だ。最近でもB型自分の説明書のような本が出版されているね。マスメディアの影響に関しては社会心理学 (@socialp_tan) のほうが詳しいかな?
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:55:52
(実は僕も「○型自分の説明書」シリーズはちょっとだけ読む機会があったんだけど,これらの本はそれほどステレオタイプ的ではない印象を受けた。ただ,元々血液型と性格に関係があることを信じていた人が読めば,その気持ちがより強くなるということはあるかも…?)
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:57:28
そろそろ本題に入ろうか。ここでの問題は,当然ながら,「果たして本当に性格と血液型との間に関係はあるのか」ということだね。そして,どうやってそれを確かめるのか?結論を言ってしまえば,「関係性がない」ことをはっきりと示すのは,少なくとも現状では不可能と言っていいかもしれない。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 22:59:37
(途中でも,質問などありましたらお気軽にどうぞ!)
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:05:55
なぜ不可能なのか… それは,心理学の研究でよく使われる有意性検定と呼ばれる統計的手法が持つ限界に由来するんだ。話を簡単にするために,「男性と女性の平均身長に違いはあるか」という話で考えよう。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:07:16
…あ,もう少し限定して,「20~24歳の日本人では,男性の平均身長と女性の平均身長との間には差があるか」という話にしよう。…あんまり深い意味はないんだけど,一応ね。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:17:33
いま仮に,ここに20~24歳の日本人男女が二人ずついて,身長を測ったとするよ。その結果,男性は172cm,164cmで,女性は順に159cmと165cmだった。それぞれの平均値は168cm,162cmだ。さて,この男女の間で平均身長の差はあるといえるか?
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:20:43
二つの群の平均値の間に差があるかどうかを調べるとき,ふつうはt検定と呼ばれる方法を使うよ。中身はあまり知らなくてもいいんだけど,これも有意性検定の一種だと思ってくれたらいい。ここではRというフリーの統計ソフトで解析するよ。これぐらいなら手計算でもできるんだけどね。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:29:29
「中身はあまり知らなくてもいい」と書いたけど,あくまでも僕のこの説明を聞く上では,という意味であって,実際にt検定を使うときには,ちゃんとその仕組みを理解しておいてね!
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:28:06
今手元にあるデータを使って,男女間の身長差を有意性検定にかけてみた。結果は「t = -1.2, df = 2, p-value = 0.353」と出力されたよ。どういう意味だろう?プログラムはこんな感じ。 pic.twitter.com/a4zDwN0ELb
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きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:23:49
(なお,分散の等質性は仮定できているものとします。いきなりWelchのt検定にかけるのもありですが,話を簡単にするために,何の迷いもなく普通のt検定にかけています。)
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:32:31
今は,p-value = 0.353 に注目してほしい。これは,「p値は35.3%です」と読み取ってほしい。さて,p値とはなんだろうか?ここで,有意性検定において大切な帰無仮説 (null hypothesis) と対立仮説 (alternative) について説明するよ。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:36:06
今ここで確かめたいことは,「20歳~24歳の日本人で,男女間に身長差が『ある」というだ。だけど,有意性検定ではその逆の「男女間に身長差が『ない」ことを仮定したときに,それがあり得ないことかであるかどうか,を検討するんだ。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:36:35
(思ったより時間がかかっているよ… 血液型の話になかなか戻れない…)
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:51:37
長くなりそうなので,過誤についての話まで終わったら続きは明日に持ち越すことにするよ。今回は即興だからぐらぐだになっちゃったけど,事前に告知して行う連続ツイートでは前もってある程度ツイートや資料を準備しておくので安心してね。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:38:00
例えば「Aである」ことを主張したいときに,「Aでないと仮定すると矛盾する。だからAである」と考えることで,Aという結論を導き出す,いわゆる背理法があるね。有意性検定では,確率論的な背理法を使っていると考えて欲しい。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:39:53
つまり…「Aである」ことを主張したいときに,「Aでないと仮定すると,滅多に起こりえないようなことが起こる。めったに起こらないことなんだから,Aであると考えたほうが良い」といった感じ。…うーん,ちょっと難しいかな。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:41:59
じゃあ「滅多に起こりえない」ってなんだろう。それを確率として表現したものがp値だよ。つまり, p値が80%ぐらいだったら起こりやすそうだし,p値が0.00002%ぐらいだったら起こりにくそう。直観的にはそれでいいよ。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-20 15:48:09
@kisopsy_kun 念のためさらに補足。この場合のp値は,より正確には「帰無仮説のもとで,推定されたtの絶対値よりもtが大きな値をとる確率」を表している。ただし,ここでは簡単のために厳密なことは気にしないことにする。自分で検定を行うときには注意が必要。
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-19 23:44:55
まとめると,「男女間に身長差が『ある』(これが対立仮説)」ことを主張するために,「男女間に身長差が『ない』(否定したい仮説すなわち帰無仮説)」が否定できるかどうかを検討する。p値というのは,帰無仮説を仮定することがどのくらい自然なことなのかを表す確率なんだ※あくまで比喩ですが
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コメント

Ikunao Sugiyama @Dursan 2014-07-20 18:33:44
さて、このまとめで1.血液型のどのデータを、2.どういう分類で比較して検定するかわかった人いるかな?
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-21 03:25:43
後半(http://togetter.com/li/695536)をまとめました。@Dursanさんが指摘してくださっている点にも少しだけ踏み込みます。
赤間道岳 @m_akama 2014-07-21 21:52:13
無いことを証明する=悪魔の証明と言われる所以でしょうか
きそしんくん@bot内容整理中 @kisopsy_kun 2014-07-21 22:39:15
m_akama 悪魔の証明にとても似ているよね!最初は悪魔の証明も紹介しようと思ったんだけど,細かな点で悪魔の証明とは違っている気がしたので割愛しました。原理的な問題というよりは,有意性検定が抱えるローカルな問題というべきなのかな?根本的なところは同じかもしれないけれど…
Ishida Brain Dam'd @tbs_i 2014-07-22 15:29:22
「慌て者の間違い)「ぼんやりものの間違い」という言い方はQC方面で使われていると聞く。
ABO FAN @ABOFAN 2016-09-25 14:08:53
最近のtweetではなぜか後半のリンクが切れているので、備忘録としてこちらにも少し書いています。 縄田氏の論文中の参考文献にありますが、坂元章氏は3万人のデータ(縄田氏は1万人)で有意差を示し、山岡重行氏も2000年代の6,660人のデータで有意差を示しています。
ABO FAN @ABOFAN 2016-09-25 14:09:37
縄田氏のQ19は、日米ともに効果量小(d=0.2)、アメリカ人のQ2も効果量小(d=0.2)です。少数派のAB型の差が目立つので、η2(サンプル全体で計算)は見かけ上小さく出ます。基礎心理学くん@受験生応援さんは、統計は大丈夫なんでしょうか?
ABO FAN @ABOFAN 2016-09-25 14:15:53
血液型と性格の関連性は、大規模データで証明済みです。目下最大なのは科研費の報告書で20万人! これは圧巻 http://abofan.jimdo.com/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/%E3%81%AA%E3%81%9C%E9%96%A2%E4%BF%82%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B/
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