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:統計

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ᴇʏᴇs ᴏɴ.
僕らは見たいものを見たいようにこの瞳に映している。だからこの世界に真実なんて在って無いようなもの。だとすればあとは何を信じたいか。ただそれだけなんだ。

公認心理師試験に基礎心理学や統計が必要な理由とは?

公認心理師試験を受験した人、また、今勉強中の人、「なんでこんなに統計やら知覚とか必要なんじゃ、カウンセリングの事例問題だけでええやろ」と思った人もいるかもしれません。

さて、そこでまた本ブログ一昨日の記事にコメントをいただいたふみさんのコメントを引用します。
(※注 自分で記事を書くのが面倒という理由で文字数稼ぎをまするためではありません。)

2回もわたしのコメントをモチーフにブログを書いて下さり光栄です💦
さて、今日、わたしの出身大学のパンフレットを手にしてびっくりしたのは、基礎心理学をメインで教えている文学部で公認心理師のサポートプログラムは無し。臨床心理学メインで教えている国際人間科学部で公認心理師サポートプログラム有りと知り、ちょっとびっくりしています。まぁ、国際人間科学部は理系入試があるし、文系入試しかない文学部よりはまだマシなんでしょうけど。臨床に憧れる人が多いのは分かるけど、基礎心理を知らずに臨床をかじるのは危険だと思っています。


ええ鋭い視点でコメントをいただける方のコメントは何度でも記事にしてしまいますよ。

さて、ここで面白い論文を見つけました。宇部フロンティア大学裙本知子(くぬぎもとのりこ)先生の論文、
大学教育における「臨床心理学」の現状とこれから

です。

ふみさんのコメントと裙本教授の双方に共通しているのは基礎心理学を学ぶことの大切さです。

裙本先生は僕の大好きな丹野義彦さんと下山晴彦さんの文献も引用しています(僕は排他的な姿勢がキライなだけで彼らの研究は素晴らしいと思います)。

ちな、下山晴彦さんのパワーポイント資料も見つけてしまったのでここに貼ります。(S女史談:しもやみんは個人療法家は親の仇か恋人を取られたのか?僕:違うよ。若いころに認知行動療法家と甘い恋をした思い出があるんだよ)

臨床心理専門職になるために何をどのように学んで欲しいか

やはりエビデンスに基づいた「臨床心理学」が強調されています。

さて、統計や基礎心理は公認心理師試験に必要か?ともし僕が問われたらやはり「イエスかはい」で答えると思います。

というのも、ここに、臨床心理士のご家庭ならどこにでもある知能テストキットWAIS-Ⅳがあります。

その理論・解釈マニュアルを見るとWAIS-Ⅳの検証的因子分析、内部相関、測定標準誤差などなどによる詳しい解説が書かれています。

僕に言わせればこれも当たり前のことで、知能テストは「この算数のドリルやってみて?次は国語ね」というような簡単なモデルで差し測れるものではありません。

昨日の
日本臨床心理士会「特報」解読 臨床心理士>公認心理師の構図

の記事についてTwitterフォロー、フォロワーのまりぃ先輩(独学で公臨ダブル合格応援中)とのやり取りが面白かったのでここに掲載します。


最後には箱庭療法と脳血流、神経心理学の関係についての秋本先生の論文を引用しています。

ナラティブ・ベイスド・メソッドの「語りの心理学」も、そして臨床場面で使われているあらゆる心理検査はその信頼性、妥当性を検証するために古典的テスト理論と信頼性、妥当性の検証が行われています。

そしてある時には非科学的と言われかねないロールシャッハ・テストでは僕はエクスナー法を使っているのですが、精神分析的な知見を取り入れながらも僕はこのテストがかなり精密な実験心理学的な試みから解釈が行われているのも知っています。

基礎心理学というのは医学で言えば基礎医学の生化学、解剖学や細胞学に近いものだと思っています。

人間にとって知覚とは何か、がわからなければ脳器質性障害で何がその人に起こっているのかわからないことがあります。

これでもかというぐらい精神分析学が出てくる臨床心理士試験も統計は必出ですし知覚心理学も出ます。

基礎心理学→応用心理学の一部である実験社会学的社会心理学は集団と人の心の動きを探究しています。

以上、つらつらと述べてきたのですがやはり受験生のみなさんには基礎心理学や統計を好きになって欲しいです。応用心理学の一分野である臨床心理学を理解するため、クライエントさんの脳にダイレクトに影響を与える心身症、精神薬理学に関する知見も深めて欲しいと思っています。

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秋めく薫りに時をあずけて。


◯公認心理師試験・統計問題2点が示す意味

昨日の記事にも書いたのですが、現任者講習会テキストの中村知靖 先生の執筆担当の部分がそのまま出題されているとは知らず、唖然としました。

僕も折に触れ統計に関する記事は書くようにしていて、ちまたのYouTube 公認心理師試験対策動画でも統計はかなり多く出ていますがテキスト当該部分を理解していなかても読むだけで解けるというのはものすごいことです。筆写、音読を繰り返していくと統計の基本的な考え方も身につくので一石二鳥、さて、公認心理師試験統計問題2点の持つ意味について考えてみます。

統計問題は非心理専攻者、また心理専攻者でも苦手と思っている人は多いと思います。

これまでの受験者で1、2点差で惜しくも不合格だった人もいるでしょう。

脳神経系、知覚心理、基礎心理、精神物理学、心理学史など心理専攻者でも苦手意識を感じている部分は多いはずです。

ところが統計2点を克服することで「あ、一番苦手分野ができた」と思えると他の分野に取り組んでいく自信にもなります。

「ワタシ、事例問題でセンスを示してカンでなんとかなるからいいわ」と思っていると陥穽があるのがこの試験です。自分の活動領域に限って公認心理師出題者の意図と現場の働き方は相違点が多いので事例問題は知識問題より正答率が低くなっています。

統計のたかが2点、されど2点を克服したことによって他領域・知識問題への学習意欲が湧いて来ればそれは素晴らしいことです。

人間、どうしてもわからない分野があると「ここは捨てた」「ここはどうせやってもわからないから勉強しない」とその部分に対する学習性無気力感を抱きながら受験勉強をすることになります。

それよりは1番の苦手分野の克服ができたと思いながら学習に取り組んだ方がメンブレも少なくはるかに生産的だと思うのです。

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あの日の言葉が
渇いた心に
木霊する


◯ 発見・公認心理師試験統計問題必勝法&構造方程式モデリング

「構造方程式モデリング」と聞くだけで統計慣れしていない人は「そりゃなんじゃ」「働いたら負け」と思うかもしれませんが、橋口誠志郎さんのYouTube動画は数式を使わずに統計を説明しています。

橋口動画にもありますが統計に関する問題は過去3回の試験で出題された内容を見ると現任者講習テキストのp232〜236からしか出ていません。筆写して丸写ししてください。10回音読してください。意味なんぞわからなくてもこれで統計問題必勝法は終わりです。人に偉そうに教えられる門前の小僧になれます。さて、以下はいちおう知っておくと統計初心者にとってはこの現任者講習テキストを読む手助けになるでしょう。

構造方程式モデリングに関する橋口動画(620回再生の超人気動画) 



なぜ構造方程式モデリングを説明するかというと構造方程式モデリングを遡って理解することで他の統計的概念を広く俯瞰することができるからです。

構造方程式モデリングは多変量解析の一種です。そもそも多変量解析とは3つ以上のデータを分析する方法です。例えば他者から見た男性の評価を学歴、身長、年収で見たときに、3つ以上の要因があるので、多変量解析を行うことしかできません。

さて、まず多変量解析ではない解析法に触れます。分散分析一元配置分散分析、二元配置分析、多元配置分散分析がありますが、帰無仮説は全ての水準の平均が等しいというもので、それを覆すことができるかというものです。(分散分析については以前触れました) また、仮説検定として2群の平均値の差を見るt検定があります。

回帰分析とは、2群の変数の相関関係を見るもので、例えば「日ごろから30分以上ジョギングをやっている人は3000メートル走のタイムが早いか?」というものです。

この場合、「30分以上ジョギングをやっている人」は説明変数この仮説が正しいかどうかを確かめるのが目的変数です。

ここからが多変量解析になります。

⑴ 重回帰分析

説明変数が2つ以上あるので「重」なわけですが、例えば説明変数が3つあるとします。酒量、喫煙、肥満という3つの説明変数が血圧に与える影響という仮説検定をします。結果変数→現任者テキストでは基準変数と呼んでいます。

2つの値を固定させたとすると説明変数を1増加させると血圧がどうなるかをほかの要素を考えずに予測することを偏回帰係数と呼びます。偏回帰係数は説明変数の分散の影響を受けるため、標準偏回帰係数を使います。

標準偏回帰係数は相関関係を1、平均値を0と仮定して標準化したものです。

(x− x̄/)sが標準化手続きです。xは元データ(例えば酒量が日本酒換算で1日3合)、x̄は平均値、sは標準偏差です。行っていくと相関関係1、平均値0になります。

例えばA、B、Cの3人がいたとしてAさんの喫煙量が1日50本が抜きん出て平均値から高ければ標準化した結果となります。標準偏回帰係数です。

こういった重回帰分析は質問紙テストで、基準変数に影響している説明変数はなにかを探すためにも利用されます。

重相関係数を自乗したものを重決定係数と呼びます。

⑵ 因子分析

よく選択式アンケートで使われる量的分析手法です。

たとえば「公認心理師」のイメージを求めた時に

観測変量
 ↓
優しい−冷たい 
賢い− 愚か
美しい−醜い
明るい−暗い
清潔−不潔 
変人−普通
聞く−話す 
玄人−素人
穏やか−短気 

因子としては「性格」「見た目」「能力」の潜在因子に分けられるかもしれません。因子は実際に観測されたものではないので潜在変数と言います。

因子分析は複数のイメージの構成概念「因子」を抽出するのが目的です。複数の変数間の相関行列を見ます。(因子負荷量)

因子分析では共通性を推定するのを共通性の推定法と呼びます。

共通性は0から1までの間の値を取ります。因子抽出法は最小自乗法と最尤法などがあります。因子数は分析者が決めます。

因子数がすぐに求められればいいわけですが、複数の因子が関係している場合には因子軸を回転させて解釈を容易にするため、直交回転であるバリマックス回転を使用しています。

斜交回転のプロマックス回転が使われることもあります。

⑶ 構造方程式モデリング

構造方程式モデリングは変数間の因果関係を解析することを目的とした、観測変数のパス解析を背景しています。

例えばパス解析では
・国語
・英語
・地理
・数学
・物理
・化学


の要素があると仮定したとします。その際パス図を作成、相関関係を探ります。そうすると「文系能力」「理系能力」の最尤値に分けられるかもしれません。

構造方程式モデリングはマルチレベル分析とも呼ばれ、因子分析と重回帰分析との両方を扱うことができます。

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いわゆる「綺麗なもの」ばかり瞳に映していると、感度の飽和点を越える瞬間がある。多分それは、人間が美しいものだけでは作られておらず、醜さや歪みの様なものも構成要素だから。ゆえに、時には蜜だけでなく毒も舐めたくなるのかもしれない。でもやっぱり美しくありたいし、美しいものが好き。です。


◯ 統計はなぜ受験生から嫌われるのか?

※ この記事は大変耳の痛い話ですので心理的に抵抗がある方はそのまますぐに是非読み続けてください。

公認心理師試験・臨床心理士試験でも統計は受験生にとっての鬼門です。第2回公認心理師試験にギリギリ141点ぐらいで合格した産業カウンセラーのY先生は「ワタシ、統計は捨てた」と言ってなんとか合格を果たしたのですが、万が一どこかの選択肢で「えいや!」と間違って選んでいたらきっと合格はなかったのでものすごくヒヤヒヤしたと言っていました。

産業カウンセラーになってからすぐ企業研修の私設開業をした彼女が統計の勉強を系統立てて行ったことはありませんでした。

僕の旧来の仇敵かつ長年の知己で僕のくどい話に耐えかねて電話をガチャ切りするB君は科目読み替えができなかったので現任者講習会に出ざるを得なかったのですが、隣に座っていた福祉職の人が「尺度ってナニ?」と言っていて驚いたと言っていました。

あとなにせ学部から文系で入れる心理学部、心理学科が多いです。国立の厳しい大学だとセンター試験や二次試験で数学もしっかりと点数を取れないと入学できないので数学的素養がある人が多いのですが、これがAO入試や私立文系になると全く数学なしで入学することもたやすいです。

大学院も統計数理が必須ではない、あるいは点数を落としてもなんとかなる、研究計画書も計画の段階では統計的検定をするはずだったのが、院によっては計画を変更して質的研究(TEM)でもよし、事例研究でもよし、文献研究でもよし、という場合があります。

というわけで、学部、院では、統計法、実験法、調査法などがほぼほぼ必修なのですが、すれすれ通過でもなんとかなってしまうことも多々あります。(これからは公認心理師課程で徐々に厳しくなりそうですが)。

要するに統計をやらなくても卒業できてしまうわけです。

というわけでこの記事がバズるのを覚悟して言うのですが、統計数理を、とうけい、ない人(解うけいない人)も多いのです。

それはまるで統計アレルギーと言ってもいいほどです。心理学研究でも基礎心理学、社会心理学分野でも学会発表や原著査読論文でも数的処理をしていないとリジェクト(却下)されることが多いですが、臨床心理学では、例えば心理臨床学会の雑誌「心理臨床学研究」でも事例研究や学派の紹介、制度論が原著としてまかり通ってしまいます。僕のような浅学者が読んでも「これ、原著論文なの?ウッソウ!」という
ような論文が多いです。そういう著作や論文の実績を積み重ねて大学教員になっても学生に統計法の指導ができるわけがありません。

というわけで臨床心理士、公認心理師受験生は統計を嫌がる、というか苦手、さらに言うなら知らない人たちが無茶苦茶多いのです。

そして研究者にならない、臨床の実践家としてだけやって行こうとする心理職は確かに統計は必要ありません。

カウンセリングにやって来る人の傾向をバリマックス回転させて因子分析しなくても十分やっていけるのです。

というわけでこうやって嫌われ者の統計問題は心理職の資格試験でイヤがられていくのですが、公務員試験、臨床心理士、公認心理師でもそんなにたくさん問題が出ないのかというと、結構出ていると思います。1点2点で試験の勝敗が決まる公認心理師試験は統計を最初から捨ててかかると大変なことになると思っています。

そもそも公認心理師試験は統計もそうですが、臨床心理士養成大学院では習っていない知識がばんばん出るわけです。

難しいと誰もが思う脳神経系、解剖学を覚えて8割以上の点数を取って合格している人はたいてい統計も解けています。逆もまた真なのかどうかはサンプルnの数が少なくて検定を行っていないので相関関係ρはわからないのですが。

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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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