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20180602kosugi
- 1. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 新しい 統計学とのつきあいかた 専修大学 小杉考司 （ベイジアン） 1
- 2. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計学との つきあいかた 2 ひ ん ど しゅ ぎ とう けい がく
- 3. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計とのつきあい方 • 「統計法はツールでしかなく，そこに努力を費やすので はなく心理学的な現象や人間を見ていたい」 • 統計法は決まりきった手続きをなぞっていれば，「意味 があったか，なかったか」の答えを出してくれる判定器 • 判定器を使うためのマニュアルは読むしかない。 • 判定器にかけるために素材を整えておく必要はある • 心理学研究法；要因計画，RCT，盲検法… 3 ※小杉の個人的な感想です
- 4. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 従来の統計とのつきあい方 • 実験心理学に心を奪われる人は・・・ • 「緻密な実験計画」から「誤解のしようのない結果」 を導くロジカルな美しさに惚れた？ • 日常生活の身近なことでも，心理学の研究に昇華させ ていくことができる親しみやすさに惚れた？ • とにかく＊印さえつけば結果が示される。そこから考 えて作文すれば業績を稼げるんだからちょろいもんよ 4 ※小杉の勝手な推測です
- 5. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 帰無仮説検定はとても便利 ？ • 標本の特徴から全体を推測するための科学的方法 • フィッシャー流；帰無仮説を棄却することで実験の確からしさ を主張する • ネイマン・ピアソン流；対立仮説と対比させ判断の基準とする • ともあれ心理学で使われているのは混合型というか，「効果が あったかなかったか」の意思決定の基準 • 検定統計量の形にすることで「どんなジャンルの数字でも」分 析できるようになった 5
- 6. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム NHSTの長短所 • 緻密な実験計画に用いることで，効果があったかどうか を判断することができる • ただし「帰無仮説を棄却する」＝「対立仮説を採択する 」というロジックのややこしさ，不自然さが悩ましい • 厳密な実験計画を立てることなく用いると弊害が多い • 例数設計もしっかりと；想定する世界が変わってくる • p値至上主義を招いてしまった 6 Null Hypothesis Significance Test
- 14. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム • データが同じなのに結果が違う，というのは直感的にお かしいと思いませんか？ • サンプルサイズの決め方（例数設計），分析計画の 設計（どことどこの差を見るか，一実験あたりの危 険率補正）が重要な理由 • 下位検定まで含めて，事前にしっかりと分析計画を 立てておかないと正しい判定ができない 例数設計はしっかりと 14
- 15. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム • p値は我々の仮説が正しい確率ではない • 小さければ小さいほど良いというものでもない • 我々にとって重要な差は， • 実質的な差 ＞ 標準化された差 ＞ 統計的有意差 p値至上主義？！ 15 豊田秀樹（2009）検定力分析入門，東京図書より
- 18. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 求めるものが分布する 18 頻度主義 ベイズ主義 一つの真値 真の分布 頻度主義では，たった一つの真値を求めて慎重に議論する ベイズ主義では，データから考えられる母数の分布を考える →仮説は真か偽のどちらかである →確信できる程度を見定める
- 19. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイジアンの考え方 • わからないことを確率分布として積極的に表現 • データを取ることで事前分布を事後分布にアップデート • 今日の事後分布は明日の事前分布；知識の積み重ね • 事前分布は主観的？一様分布で実質的に良いのでは？ • 我々は自由だ；ベイジアンにとっての限界は想像力のみ ！分析に体を合わせるなんて，なんて窮屈なんだ！ 19
- 20. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイジアンの利点 • 変数変換などして「データを分析に合わせる」必要がな い • 何重にも組み合わさる仮定や補正からは無縁 • 下位検定を事前に計画していなくても良い • 例数設計をしなくても大きな問題にならない • 事後分布から自分の仮説が正しい確率を読み取れる 20 データ生成メカニズムを自然にデザインすることができます ベイズは原理主義＝つねにベイズの定理だけを当てはめます 事後分布は常に一つ。どう切り取っても構いません 事後分布は常に一つ。それが確率的に変わるものではありません p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません
- 21. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズの欠点 • モデリングが自由すぎる • 事前分布はやっぱり主観的に思える • 妥当性の問題（Cf.構造方程式モデリング・ブーム） • 教育コストがとても高い • 「どうやってこんなことを思いつけばいいのか」 • 一人一人のデータ，分析ごとにモデルを作らなけれ ばならない 21
- 22. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズの欠点への対処 • 事前分布を様々に変化させても結果に影響しないことを 示す（感度分析） • 事後予測分布を算出して，現在のデータが自分のモデル から再現できることを示す • 情報量基準(WAICなど)でモデルの相対的な比較をする • 典型的なモデル(群間の平均の差を見るなど)はパッケージ 化する 22 事前分布については・・・ 妥当性の問題については・・・ 教育コストの問題については・・・
- 24. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 頻度主義vsベイズ主義 ？ • ベイズ主義の不遇な時代，頻度主義教育に対する恨みつ らみから，対立図式を煽って宣伝するのはそろそろ終わ りにしてよいのでは • 頻度主義のalternativeという捉え方では，ベイズ流の悪用 ・誤用が出てきかねない • 頻度主義よりも過ちを起こしにくいので初学者にはベ イズ主義的であるほうが良いとは考えています。 24
- 25. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム muAのありそうな場所 muBのありそうな場所 被っていなさそう ＝差がある ベイズ主義的に意思決定 • 例えば二群の平均の差の検定； • 確信できる区間で平均値の差の取りうる可能性の広さを表現 • 幅が狭い＝自信がある／幅が広い＝自信がない 25
- 26. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズ主義的に意思決定 差が取りうる可能性の範囲 「ないない」ではなく「あるある」 • 確信区間(Credible Intervals)あるいは最高密度区間(Highest Density Intervals)で表現する 26
- 27. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム ベイズ主義的に意思決定 • ベイズ流の分析では結果(パラメータ)が分布するので，意 思決定に際して「この程度であれば意味があったとする 」という判断基準が必要 • ROPE(Region Of Practical Equivalence；実質的に等価な 範囲)について共通了解が必要 • 実質的な差 ＞ 標準化された差 ＞ 統計的有意差 27 https://osf.io/s5vdy/ John K. Kruschke （2018）Rejecting or accepting parameter values in Bayesian estimat
- 29. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 統計的問いと答え • そもそも異なる問題意識 • 頻度主義；どちらの道を進むべきか • 尤度主義；今のデータから採択すべき仮説はどれか • ベイズ主義；どの程度信じられるか（未来も含めて） 29 ex)効果がある/ない，実験を続けるべき/やめるべき ex)複数の仮説の相対比較(BF)。 ex)データ生成モデルとしてどの程度予測ができるか(WAIC)
- 30. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 統計的よりモデル的 • 「モデルを通して現象を見る」という考え方はどの主義 にも共通している考え方 • 要因計画法；一般線形モデル • 一般化線形モデル，階層線形モデル（混合線形モデル ）など，様々な確率分布に対応したモデルへ • モデリングとは，パラメータに構造を入れること 30 参考；三中信宏（2018)「統計思考の世界；曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎」技術評論社
- 31. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 研究のスタイルと分析法 • 探索段階，検証段階；推定法よりモデリング • 利点；ラフな例数設計で良いので，すぐに実験に取り かかれる。効果が「ない」ということにならない • 留意点；事前分布による感度分析，事後予測分布によ る現データのチェック • ベイズ的に事後予測を見るもよし，慎重に事後対数尤 度でモデル比較をするもよし 31
- 32. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム 研究のスタイルと分析法 • 検証的段階；モデルを単純化して決戦，なら頻度主義的に • 利点；効果の有無，モデルの優劣など一定の結論を出す ことができる • 留意点；実験デザイン（例数含む）の事前登録やチェッ クの必要性。新規性がなくても実験者・執筆者にメリッ トがあるように。 • 理想的には；実験者・被験者・分析者，それぞれがしっ かりと分業（面白い活動かどうかはわからない・・・） 32
- 33. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム まとめと展望 • ベイズだからなんとかなる！なんてことはないわけで • 推定法としてのベイズは不適解を出さないようにモデリ ングできる。しかしゴミからはゴミしか得られない • 少数のサンプルでも差があるかないかを見ることはでき る。ただしHDIが広く確信できることなどない • 統計はたかがツール，されどツール。作り手の流儀までしっ かりと踏まえて欲しい • いきなり最終決戦の研究スタイルは拙速だったのでは 33
- 34. 時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ 2018年6月2日平成30年度第1回基礎心理学フォーラム まとめと展望 • どのアプローチにしても，実質的な差/ROPEについての 共通見解が必要 • ベイジアン・モデリングでは結果変数そのものに対す るモデリング＝データ生成モデルを考えるのが一般的 • モデリングの次に来るのは測定の問題，妥当性の問題 • その数字がどうなればどのような意味があるか？とい うところに答えられる研究を 34