ひなたあきらのおけまる公認心理師たん

新制度公認心理師の検証をしばらく続け、この制度がよりよいものになるための問題提起を行いつつ、カウンセリングの在り方について考え、最新の情報提供を行っていきます。ほか心理学全般についての考察も進めていきます ブログ運営者:ひなたあきら メールアドレスhimata0630★gmail.com(★を@に変えてください。)

タグ:精神物理学

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◯ 精神物理学・発達心理学・ピアジェ

・Weber–Fechner law
ヴェーバー・フェヒナーの法則

・Weber,E.H.
Weber,E.H.は刺激の弁別閾(丁度価値差異)は基礎刺激の強度に比例する事を発見しました。

50の刺激が60になればその閾値が弁別できるようならば、100の刺激は120になればわかる、という具合に刺激量は比例するというものです。

・フェヒナーの法則
フェヒナーの法則は、
刺激量の強度Rが変化する時、これに対する感覚の量Eは

E=ClogR

で、感覚量は刺激量の対数に比例するというものです。
100の刺激が200になる時と200の刺激が400になる時の感覚は等しいというものです。

・Wundt.W
Wundt.Wの構成主義は実験心理学の祖と言われています。
感覚生理学的な心理学を提唱しています。
意識が何の要素から構成されているか問うという考え方を要素主義とも言います。
人間心理の複雑な様相を自ら内観する内観法という手段も取りました。

・ James.Wは機能主義の立場を取りました。
意識は心的要素でなく、どんな機能があり、どんな心的作用をするのかに注目したものです。
その結果として客観的手法、実験法に重きを置くようになりました。

・Watson,J.B
構成主義と機能主義がそれぞれ心的機能を構成、機能を対象にしたのに対して、Watsonは行動を研究の対象にしました。

◯ 発達心理学

Piaget,J.は

1.感覚運動期(0〜2歳)
(sensori-motor period)

2.前操作期(2〜7歳)
(preoperational period)

3.具体的操作期(7〜12歳)
(concrete operational period)

4.形式的操作期(12歳以降)


に発達段階が分かれると定義しました。

1.感覚運動は、自分と物との関係を通じて自己と事物の区別をするようになる時期です。

・第1段階
0〜1カ月
反射期、外界の刺激に反射のみを
行います。

・第2段階
1〜3カ月
自分の身体に関心を持って繰り返
し、自分のゆびをずっとしゃぶっ
ているという第1次循環反応を示し
ます。

・第3段階
3〜8カ月
ボールを壁にぶつけて跳ね返った
りするという反応を繰り返して、
事物、世界のありようを認識しよ
うとします。
第2次循環反応です。

・第4段階
8~12カ月
で、具体的に自分がしたい事があ
った時に目的と手段を理解して実
行することができるようになりま
す。

を指します。
この時期は,具体的な目的-手段関係を理解して使用するようになります。
自分がしたいことと結果の因果関係が理解できるようになります。

対象の永続性
(object permanennce)を獲得します。(後年、フランス精神分析学者Lacan,Jが鏡像段階理論として、ハトが鏡を見て自己像と認知することができるようになるのを人間の精神活動になぞらえて描いたのがこの時期です。)

簡単に言うと「いないいないばあ」の時期です。

目に見えないものでも存在してあるということがわかります。

・第5段階
12~18カ月
試行錯誤を繰り返してうまくいく
結果となるような手段は何かとい
うことを調べることができます。
第3次循環反応と言われています。

・ 第6段階
18~24カ月
目的と手段のつながりをある程度
複雑な過程でも手段を組み合わせ
ることができます。

2.前操作期(2〜7歳)
(preoperational period)
操作はまだできない段階です。

4歳ごろに出てくる概念が前概念的思考段階です。

対象の真似をする「ごっこ遊び」としておままごとができるようになります。

ごっこ遊びは象徴機能(symbolic function)が可能になったということで、発達の中では大きなことです。

特定された対象ならば象徴機能を働かせることが可能です。

ただし、道にバッタがいて、歩いていくとまた別のバッタがいるのを発見すると「またあのバッタだ」と思います。

イメージだけで思考をしますので象徴化は難しく、遊びに行った先にいる猫と外を歩いている猫を同じ猫というくくりでは見られません。

いったん「ネコちゃん」と単語を覚えると歩いていて犬を見ても車を見ても「ネコちゃん」と言います。

直感的思考段階

この時期は量の保存の概念がありません。
ペットボトルの水を洗面器に空けたら、高さが減ったので、「水の量が減った」と認識します。
ただし、どんどん水の量が広がっていくようなら、最初の考えを修正できるようになるのは,脱中心化(decentering)という概念が関係しています。

アニミズムと言って、生命がない事物に生命が宿ると思い込むのもこの前操作期の特徴です。

前操作期の特徴はその自己中心性にあります。

前操作期を示しているものに3つ山課題の実験があります。

角度が違うと立体的な山の模型は、別の視点から見る人は別に見るのですが、前操作の子どもはそれを理解することができません。

ウェルナーWerner,H.は、相貌的知覚を(physiognomic perception)を持ちやすく、「車がにらんでる」「壁のシミが笑ってる」とこの時期には感じると言いました。

3.具体的操作期

5個の積み木をバラバラにすると数が増えます。まとめておいても数は同じですがひとかたまりです。

どちらも同じで5個の積み木から成り立っているという認識を獲得します。

これを保存性の概念と言います。

アニミズム汎心論:ainmismの概念も変化してきます。

生命は全てにある→自分で動かすことができたら生命→自律的に動くものが生命です。

自己中心化⇄脱中心化です。

思考の可逆性(reversibility)も具体的操作期の特徴です。

海辺の砂で山を作れる、崩せばそれはただの砂で、また作れば砂の山になる、という具合です。

保存(conservation)の概念も備わってきます。

3つの山課題も解決可能になります。

4. 形式的操作期
(formal operational period)
論理的な思考が可能になります。

◯ 仮説演繹的思考、命題論理が可能となります。

言語によって問いかけられても答えられます。

「赤い玉は白い玉より大きい。青い玉は白い玉より大きい。どの玉が一番大きいですか?」という疑問に答えられます。

◯ 組み合わせ思考

何かと何かを組み合わせる際に、試行錯誤的に全てを試すのではなく、考えながら試すようになります。

水の入ったビーカーいくつかが並べてあって1リットルを組み合わせて作るのに、300ミリリットルと700ミリリットルでどうだろうかと考えてることができるようになります。

形式的操作期が進むと計量的比例概念といって、事物の変化はまた別の変化につながることか理解してできるようになります。

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◯ 統計とか・公認心理師試験

・新行動主義
ワトソンが生体の刺激と反応S-R説を提唱したのに対し、より生体反応は複雑だとして、ハルがS-O-R説(刺激、オーガニゼーション、レスポンス)説を提唱したものです。

・認知神経科学

古くはガレノスの骨相学から始まり、失語研究、ブローカ、ウェルニッケを通じ、認知機能の局在論として提唱されていましたが、f MRIの登場によって思考中の脳血流の測定が可能になり、生まれた言葉です。

ニューロン仮説が検証されたのも局在論のひとつでしょうか。

関係用語
ミラーニューロン、意思決定
精神物理学、ポジトロン断層法(PET)、単一光子放射断層撮影

・分散分析
ANOVA
3個以上の正規母集団のグループ間の中で仮説、μ1=μ2=μ3が成立するかを検定します。仮説が棄却されたとしても差がグループ間にあるというだけの結果です。F価を求めるという点ではt検定同様に単一の検定ではなく、F分布に従うものとします。

対応のない1要因の分散分析

猫が部屋にいる影響が計算課題に影響するかについて、1匹、2匹、3匹の狭い部屋をそれぞれ作り、5人ずつを割り当てて、難易度(猫の数によって、鳴く、爪とぎをする、ひっかく、噛む)の影響をみました。

F価を求めてください。

ANOVAの帰無仮説は、各条件の平均値は全て等しい、ということです。

例えば猫実験で、グループAで
総和37点、B54点、C59点の結果だとします。

総和は150ΣΣXij

総和自乗は1369、2916、3481

以下、公式にしたがってF価を出します。

実際にはExcelでできるので便利ですね。

分散度合いを検定すると覚えておけばいいと思います。

・因子分析は、変量の間にある共通因子を探る手法です。

数学、理科(観測変量)には理系能力(潜在因子)、国語、社会には文系能力を抽出します。

主成分分析は観測変量として主成分を抽出しますので、そこに差異があります。

因子負荷を求めるのですが、因子負荷をわかりやすくするため、バリマックス回転を使います。

これもExcelでできます。

・重回帰分析

長生きの原因に、医療費、タンパク質摂取量が関係しているか、複数の原因が関係しているかを求めます。

重相関係数が1に近いほど当てはまりがいいとされています。

・多変量解析は

重回帰分析
正準相関分析
数量化I類

は因果関係を求め

判別分析
数量化II類

は判別

クラスター分析
多次元尺度法
数量化Ⅳ類

は分類

主成分分析
数量化Ⅲ類

は総合化

因子分析は

共通因子を探る

と覚えておけばいいかと思います。

http://jasr.or.jp/asr/asrpdf/asr09_070.pdf

・マルチパネル分析については上のpdfを参照しましたが、数学の点数が高い場合には何が主要因になるのか?

勉強時間、クラス、地域なのか、その要因を絞り込むというものです。

・メタ分析は論文や学会発表でよく見かけます。統計的手法で解析した複数の論文などをさらに分析するという手法です。

・ 構造方程式モデリング(共分散構造分析=SEM)
構造方程式は、複数の因子間の相関を求めるので、因子分析と共分散分析を両方使ったりします。

・テスト理論

結果そのものが被験者やテスト結果に依存するのを避けるテスト設計

・尺度分布

これは心理士試験や大学院試験でよく出る、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比尺度かな?と思ったのですが。

・度数分布

階級に含まれるデータ個数

・代表値
平均値、中央値、最頻値など

・散布度
位置を示す=平均値、中央値、最頻値

広がりを見せる=標準偏差、変動係数、範囲、平均偏差、四分位偏差

・相関係数=ρ値

・回帰分析
x、y間の因果関係を回帰式を使用して求める

x、y散布図を書き、相関係数rを求め、回帰式Y=b1x+b0を求める。

回帰の分散分析表から回帰が有用かどうか検定、決定係数R自乗を求め、回帰式の当てはまりを見たのち、xに数値を代入、yを予測。

・確率分布

離散型は確率変数が与えられている。連続型は面積1が与えられている。連続型確率分布。

・仮説検定
帰無仮説を設定、対立仮説とどちらが正しいか検定。

・区間推定
今年度入学女子大生の平均身長は信頼係数95パーセントで153.6センチから161.2センチ、幅を持たせて表現。

・ノンパラメトリック検定
分布によらない

正規母集団の前提なし

例えば順序尺度、成績ランキングの検定

ケンドール、スピアマンの順位相関係数

統計については

「本当にわかりやすいすごく大切なことが書いてあるごく初歩の統計の本」
北大路書房
と「すぐわかる統計用語」東京図書を参考にしました。

◯知覚・認知

・心理物理学

ウェーバー・フェヒナーの法則

100グラムを110グラムにすると重さが変わったとわかる。200グラムから重さが変わったと認識されるのは220グラム、210グラムではない。

100が200に変化したという感覚は200が400に変化した感覚に等しい。

・体性感覚

皮膚感覚と深部感覚
皮膚感覚=触覚、痛覚、温度覚
深部感覚=位置覚、運動覚、抵抗覚、重量覚

・自己受容感覚

筋感覚、固有受容感覚、運動感覚、身体動作による自己刺激を感知する筋肉、腱、関節の自己受容器に基づく緊張、運動、位置感覚。

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統計法も読み流すだけ+精神物理学公認心理師試験対策

※ 統計法も計算させる試験ではありませんので、なんとなく読み流していても国語力で点数につながるのではないかと思います。

◯ 尺度

1.名義尺度

血液型、電話番号など名前だけの尺度、統計的解釈はできない。

2.順序尺度

例:かけっこの順番

1位、2位は1位+2位=3位とはならない。

単に順序を示す。

3.間隔尺度

例:気温

10度と20度は10度の差(間隔)がある。

しかし10度の2倍が20度ではない。

(絶対0度-273度+10度か-273度+20度のため)

4.比例尺度

数値間を示す間隔と数値がそれぞれ比例している。

物の長さ、試験の点数、金額

◯ 第1種の過誤と第2種の過誤

統計的検定を行う際に、帰無仮説H0「新しくできたAラーメン店は隣のBラーメン店とさほど変わらないと皆が言っている」を定める。

「対立仮説」H1は「いや、それはない。新しいAラーメン店の方が美味いと皆が言っている」というもの。

第1種の過誤

帰無仮説が正しいにもかかわらず棄却してしまうα過誤、偽陽性。

「近所の源さんたちが『新しくできたAラーメンはうめぇ』と言っている。→「源さんは食通だから間違いなかろう」と帰無仮説を棄却→第1種の過誤

(アンケートを取るとAラーメン店はBラーメン店とほとんど変わらない)

第2種の過誤(β過誤、偽陰性)

対立仮説が真であるのに棄却してしまう過誤

「AラーメンもBラーメンも外から見たらがらがらだったから両方ともたいして変わりはないんだろう」

(閉店後の風景を通り過ぎる車から見ただけ)

※ 大規模なアンケートを取ってAラーメンの方が美味しいという結果にやれば帰無仮説を棄却して対立仮説を採用します。

ところが95パーセントの信頼性があるこの検定が誤っている場合もあり得ます(たまたまみんなの好みが普通人とは違っていた)。

あらかじめ決めてあるこの5パーセント以下αを有意水準と言います。
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第1種の過誤

◯ 相関係数(ρ値で現し、-1〜+1の間で推移する)

新しい認知行動療法の手法で不潔恐怖の人に手でトイレ掃除をさせる

・だんだん不潔が気にならなくなる人が8割ぐらい ρ=+0.8

・嫌悪ばかりがひどくて6割の人が症状が悪化した ρ=-0.6

◯ 独立変数と従属変数

従来の授業法と新しい授業法(独立変数)が算数のテストの結果にどう関係があるのか(従属変数)を見る

◯ 正規分布
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例えば算数のテストをすると、低得点、中央得点、高得点までだいたいこの分布に従います。

正規分布に従って行う統計的検定をパラメトリック検定、正規分布に従わず、分布のゆがみ(歪度)が大きい場合や母集団が小さすぎる場合にはノンパラメトリック検定を使用します。

正規分布に従わない歪度が高い曲線
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・分散分析(ANOVA)

◯ 一元配置分散分析

A組、B組、C組の算数のテストに差異があるかどうかを分析します。

◯ 二元配置分散分析

先ほどのテスト点数について「塾通いをしている子」「していない子」の要因も入れて分析します。

※ ちなみに「分散」というのはバラツキのことです。

上→バラツキが多い分散

下→バラツキが少ない分散
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◯ 精神物理学的測定法(フェヒナーによる)

・調整法(平均誤差法)

被験者がツマミを回して音が聞こえるようになるまでにする。

初めて聞こえた時を絶対域

・極限法(丁度価値差異法)

実験者が操作して音が聞こえるようになるまで(上昇系列)か、聞こえないようになるまで(下降系列)かて推定値を決める。

・恒常法(当否法)

絶対域近辺で決まった数個の刺激を100回程度呈示して聞こえると報告された回数を記録。

・上下法

下降系列で「聞こえない」と言われてまた音量を上げて「聞こえる」と言われるところまで操作、また下げる、上げるを繰り返す。


・ヴェーバーの法則

100グラムを持たせて110グラムになった時「重くなった」と知覚する。

200グラムを持たせて「重い」と知覚するためには210グラムでなく、220グラムが必要。

元の刺激に比例すること。

・フェヒナーの法則

E=C log(対数)R

100グラムが200グラムになる感覚は200グラムが400グラムになる時と同じ

◯ 信頼性と妥当性

・信頼性がある心理テストかどうかは信頼性を検査することで判明します。

1.再テスト法

同じテストを同じ集団に実施してだいたい同じ結果が出るかどうかで確認

2.平行テスト法(代替形式法、等価検査法)

性格が外交的か内向的かにかかわる質問を同じような質問項目のテスト、同じ質問数、同じ時間で測定する。

3.折半法

100問のテストを50問に割ってそれぞれ実施して同じような結果が出るかどうかを見る

4.クロンバックのα係数

内的整合性にかかわる、とだけ読み流しておきましょう。

・妥当性

1.表面的妥当性

被験者から見て適切なテストをされていると感じられるような妥当性

2.内容的妥当性

算数の実力を測定するのに漢字テストを含めるのは内容的妥当性がない。

3.基準関連妥当性

ある不安を測定するテストがほかの似たようなテスト(外的基準)と同じような測定をしているかどうか。

併存的妥当性ともいう。

4.因子的妥当性

複数の因子を因子分析しての妥当性
(総合学力テスト)

◯ 多変量解析

3つ以上の因子を分析する際に使用

重回帰分析
主成分分析
因子分析
判別分析
数量化理論 (I類、II類、III類、IV類)

・重回帰分析

重回帰分析」とは、統計学上のデータ解析手法

重は複数、回帰は因果関係を示す、

ある結果(目的変数)を説明する際に、複数の要因(説明変数)のうち、変数がどの程度、結果を左右しているのかを数値化、関係を表す。

例:コンビニチェーン店で品物の種類、欠品の数、立地付近の人口、近くに学校や会社があるか、混む時間帯など複数の要因を分析して新店舗を出店する際の参考にする。

(従業員数から売上げを予測するだけの一要因だと単回帰分析)

・主成分分析

主成分分析は、重回帰分析のように多変量が多い場合に多変量をまとめて、「その主成分はなにか?」を分析するものです。

例えば国道沿いにあるラーメン屋、そば屋、うどん屋、カツ丼屋、親子丼屋、ハンバーガー屋、サンドウィッチ屋の売上げを見るときに

「麺類の店」「丼」」ファーストフード」と主成分を分類して分析します。

・因子分析

因子分析は元々分析しなければならないデータが多因子の影響を受けていると仮定します。

因子分析はデータを潜在因子に分解、直交回転、斜交回転、バリマックス回転などの単語が出てきます。

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