視線行動が印象形成に及ぼす影響 1)2) −3 者間会話場面における非言語的行動の果たす役割− 磯 友輝子(大阪大学大学院人間科学研究科) 木村 昌紀(大阪大学大学院人間科学研究科) 桜木 亜季子(大阪大学大学院人間科学研究科) 大坊 郁夫(大阪大学大学院人間科学研究科) 本研究では、同性の3者間会話場面において、視線行動が会話者間の印象形成に与える影響を検討した。面識度の低 い 48 人の大学生(男性 18 人、女性 30 人)が、互いに親しくなる会話(親密条件)か、社会的問題について議論する会話 (討論条件)のいずれかに参加した。視線量が多く、かつ配分のズレが少ない場合に好印象を獲得するという仮説はいず れの印象評定項目においても支持されなかった。しかしながら、討論条件において視線量が多い場合に好意的な印象を 獲得する傾向が見られ、均等な視線配分が感じの良いという印象につながることが
階層的データ分析のための、統計分析プログラムです。 HADについては別の記事にまとめてますので、そちらを参照してください。 なお、最新版HADの機能一覧についてはHADでできることのほうを参照してください。 また、ダウンロードはここです。 階層データ分析用マクロ 以下の機能はHAD7.2について書いてあります。 1.個人・集団レベルの相関行列の出力 この機能が目玉の1つです。これはKenney & LaVoie(1985)の集団レベル相関を出力するオプションです。計算方法は豊田(2000)で紹介されているの2段抽出モデルの簡便法を用いてますが、結果は一致します。 集団レベル相関とは、グループの平均値を算出することなく、集団の性質を示す変数間の関連を表したものです。集団凝集性といった集団レベルの概念をモデルに組み込みたいときは有効な指標です。 HAD7.2で有意性検定を実装しました。Mplu
文献探しのために役立つサイト あるキーワードでホームページを検索した後、そのキーワードがどこにあるか探すときは ctrlキー+F を押すと、検索ウィンドウがポップアップするので、そこにキーワードを入れるとすぐ探せます。 このページに限らず、リンク切れがあるときには、その言葉で検索をかけると移動先がわかる場合があります。 とりあえず探すには グーグル・スカラー(Google Scholar) 巨人の肩の上に立つ(Stand on the shoulders of giants)は誰の言葉でしょう? PDFになってるものには直接アクセス可能。Ciniiに登録されている論文がダウンロードできる。 立命館大学からアクセスしている場合、get it @ Ritsをクリックすると学内からDL可能かどうかなどがわかります。 CiNii(サイニイ) CiNii(NII論文情報ナビゲータ)は、学協会誌・大学
合同法乱数が多次元疎結晶構造を有するのは、乱数列を生成するのが1次の漸化式であることによる。 数列 を生成する漸化式が線形であるか非線形であるかを問わず、その次数が1である限り、 は必ず多次元疎結晶構造を有する。 そこで、高次の漸化式で乱数を生成する方法がいくつか研究されてきている。 そのうちで現在までに理論的性質が比較的よくわかっているのが、いわゆるM系列を用いて乱数列を構成する方法であり、演算としては、合同法の乗算(および加算)に対して、排他的論理和(Exclusive OR)をとる論理演算を用いる。 EORをとる演算は、原理的には乗算よりも速くできるので、次数は高くても項数が少ない漸化式を用いれば、合同法よりも速く乱数を発生することも可能である。 M系列乱数は0と1からなる系列、すなわち1ビットの系列である。 しかし乱数列として普通使われるのは、もっと桁数が大きい系列である。 そこで
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