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。
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
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
・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
◯ 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。
