実験計画法入門 - ぺんぎんな日々
分散分析を使うことを覚えよう 世の中には、バカの一つ覚え、という言葉がある。だいたいは悪い意味で使われるのだが、心理学で実験を行うには、このバカの一つ覚えが大事なのではないか、と思う。たとえバカの一つ覚えと言われても、きちんとした見通しの上でその実験を計画し、データを取得し、分析のまな板に乗せることは、面白みには欠けるかもしれないが、すぐれた研究の方法だろう。 我々は目新しい分析手法を使うために実験を行うのでもないし、ましてや、面白い分析をしたいがためにデータを取る訳でもない。心理学の実験をおこなうということの目標は、人間の行動について理解を深めることにある。そのために確実に役立つ武器を一つだけ選ぶとしたら、恐らくその活用範囲がもっとも広い分析手法が、分散分析だ。そして、この分散分析とは、実験計画と表裏一体の関係をなす分析手法である。 実験計画を立てるということは、基本的には分散分析を利用
簡単だけどとっても重要な計学の話
ランダムサンプリング（random sampling: 無作為標本抽出）とは被験者をある母集団からランダム（無作為）に抽出（サンプリング）するということを意味しており，ランダム割付とは被験者を各要因・各水準に割り当てる操作である。例えば，宮教大の学生（母集団）の生活実態を調べたいときに，全員を調べ上げる（全数調査）ことは大変なので，宮教大の学生の中から無作為に被調査者を選ぶような手法（標本調査）がランダムサンプリングとなっている。ただし，調査目的が日本の大学生（母集団）の生活実態調査であるならば，上記の標本データより示された結果には一般的妥当性の問題が生じる可能性もある（キーワード：世界，母集団，標本）。 このような場合は，ランダムサンプリングではなく便宜的なサンプリングと呼ぶべきである。 近代統計学の基本的な考えは， 母集団と標本を区別することにあるといわれている。 標本にもとづいて計算
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