実験心理学のための統計学[心理学のための統計学2] t検定と分散分析 (心理学のための統計学)

橋本貴充 荘島宏二郎

• 誠信書房 (2016年7月10日発売)

作品紹介・あらすじ

知覚、記憶、学習、感覚、認知、動物、感情に関する実験で必要となる概念を示しつつ、平均値の差を求める実際的な統計手法を示す。帰無仮説や棄却域など、心理学実験で必須の事項を身に付けられる。

感想・レビュー・書評

[東京大学医学図書館（電子ブック）さんの感想 · 2024年6月21日]

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[豊橋技術科学大学図書館さんの感想 · 2020年7月24日]

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[教育心理学 大学院生さんの感想 · 2025年6月2日]

【差の検定 vs. 分散分析】
　⑴差の検定では、〈A群の平均値 vs. B群の平均値〉が行われている。一方、分散分析では、従属変数に対して、〈独立変数の処遇（要因がもたらす影響 vs. 個人差（誤差）〉が行われており、後者よりも前者の影響力が大きいと判断されたとき、有意となる。


【参加者内計画】
　⑴「個人内比較」と言っても、計算式には「個人間比較」が組み込まれており、実質的には2 way ANOVAをしているようなものである。

　⑵「参加者間計画」の場合には、ノーマルな効果量を用いるが、「参加者内計画」では、計算式に組み込まれている「個人間比較」の部分を排斥した"偏（partial）"系の効果量を用いる。


【ANOVA（2要因）の交互作用について】
　⑴2要因以上の分散分析において、交互作用が有意になった場合、主効果は非有意になることが多い。結果の「出力／表示」は主効果からなされることが多いが、結果の「解釈」は交互作用から行う。

　⑵有意な交互作用が見られた際、単純主効果の検定（要因Aの各水準を各群とし、要因Bを独立変数にした従属変数への主効果(この時点で交互作用)を検定する1 way ANOVA）を行う。→結果が有意であれば、多重比較（p値の補正方法は複数あり、それぞれに特徴がある）を行う。
　《※》なお、参加者内計画の場合、単純主効果の検定をどちらの要員の水準別に行うかによって、結果（計算式の中で使用されるプールされた誤差平均平方や誤差自由度）が異なるため、ここの判断には注意が必要である。

著者プロフィール

大学入試センター研究開発部助教

「2016年 『実験心理学のための統計学[心理学のための統計学２]』 で使われていた紹介文から引用しています。」