第９回　結果の解釈

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事前課題

実験の人工性が問題となるのは，どのような時か？

 

 

１　一般化をめぐる問題：　実験操作

実験の人工性

非日常性

←　日常的状況とは何か

普遍的な「日常」？

 

生態学的な妥当性

生態学的妥当性の欠如

ギブソン Gibson, J. J.，ナイサー Neisser, U

 

人間が生きている環境

環境のなかの生態学的な関係

 

環境に含まれる重要な変数

 

実験状況の変数の関係　←　環境の構造

　

２　母集団と標本

母集団への一般化可能性

被験者の代表性

「大学生の心理学」？

 

 

実験研究における母集団とは

ヒトという母集団

剰余変数が検討されているか

 

なにが剰余変数か？

←　理論，モデル　に依存

「大学生」であることが剰余変数として結果に影響を与えるか？

 

例

実験的操作は，生態学的に妥当か

被験者の選択は，剰余変数として影響するか

 

例

Hasegawa & Unuma 2010

方法

独立変数

 

被験者

女子大学生３０名

 

構造記述

要素の統合

知覚される表情: 　普遍性

怒り

恐れ

嫌悪

驚き

喜び

悲しみ

 

 

エックマン

Ekman, P.

 

「女子大学性」であることが，代表性を低下させるか？

 

剰余変数として，結果に影響を与えるか？

 

　　「与えると考える根拠はない」

 

Reaction paper 課題

実験の人工性が問題となるのは，どのような時か？

被験者の選択が，母集団への一般化において問題となるのは，どのような時か？

 

 

研究例２
比較文化研究における一般化

調査研究における

対等化法による配分と比較

 

日米の母親における幼児への発達期待の比較

柏木　東　(1977)

比較の精度をあげる配分を考えなさい

どのような変数が発達期待に影響するか

 

日米で社会階層ごとに対をつくり等化，比較

学歴，職業で区分，等化

 

 

３　後続研究の重要性

単一の実験から得られた結果

⇒　過度の一般化は危険

 

多くの研究結果が一貫しているか

⇒　科学的知識の精度をあげる

 

統計的に「有意でない」結果

 

検定力は充分か

研究仮説が真　⇒　仮説を受け入れる

⇒　仮説を棄却　（第二の過誤　β）

 

　　 

 

検定力をあげる方法　（p. 310, 表15-1）

被験者を増やす

 

誤差変動を減らす

 

概念的追試

剰余変数の存在

 

追試　⇒　剰余変数の存在の可能性が減少

 

同じ理論的命題を，異なる手続きで検証

⇒　反復ではなく，「概念的」追試

 

 

次回への事前課題

外れ値とは何か