面白いだけで研究するのってどうなの?

「自分が面白いってだけで研究するってのはねぇ(プ」

全く賛成できないこのお言葉。それが臨床心理学研究だろうとなんだろうと,自分が面白いだけの研究,大いに結構じゃないか。自己満,これ大いに結構だと思う。社会に出した際に生まれうる価値について思慮を巡らす事は,確かにとっても必要だし,その面白みを届けるための言葉を持っている事も,この上無く重要な事ではあるけれど。そして,使いようによっては,研究者を育てる良い問いかけにも成りうるのだろうけど。

とは言え,研究は生き物だと思うんだ。今日の考察と明日の考察は,違ってたって良い。荒波にもまれて,夕凪にたゆたえて,育てていけるものだと思うんだ。だけど,面白みと共に誕生しなかったのならば,それを育てる事を放棄してしまっても無理はないと思うんだ。だから,面白いってだけでも,それ意外他に何も持っていなくても,自分が面白いと感じているということ自体,とても尊いと思うんだ。あなたが面白いと思ってやったことを,私にも教えてくれ。それ以外に,聞きたい事なんて,無いんだ。

だから,私は拒絶する。この冷笑を。

育ちゆく若者を,鼻で笑って良い気になる,その傲慢を。
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打ち合わせデーにチョコレートは無い

今日は8月9月学会の自主企ての打ち合わせが立て続けにありました。

8月学会は,何やらチョコもらいまくりモテまくりな先生と,いつものあいつと3人で。話はまとまりつつ,調整の難しい問題もありつつ。でもエントリーはするっしょ。雑談の中で出てきた,シャーデンフロイデやら妬みやら。研究したい!すっげー面白そう!とか思ってたら,mixiでそんなこんなな研究のニュースが出てた。特に前者は凸家の家訓とも通じる芳しい響き。楽しき打ち合わせでした。

しかし,先生blogにてそのモテっぷりを知るにつれ,沸々と妬みが!!
いやぁ,なんともタイムリーな感情体験ですね。

打ち合わせ後は,共謀者と夕食に。まー,嫌な役目も回ってくるよね。


9月学会は2人で。話を具体化すると共に,真面目に熱いやり取りを交わしたり,あーだこーだと話がどうにも楽しい方に迂遠したりしつつ,これまた楽しかった。ネタをまとめた論文は,「分割して」書くことに。確かにそれが良いかもしれない。俄然準備にも熱が入りますな。

まぁまぁ先のことはあれとして,まずは自分担当の論文地図作りから。やっぱ,8月学会で話せないような,ややマニアックな話もこっちではしたいなぁ。

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ノンパラ男だって効果量くらい出せんだぜ

分布が歪んでます。分布もデータ主に似るんでしょうよ。きっと。
ポワソン分布,負の二項分布バッチ来い。ノンパラ男が分析してやんぜ。

とはいえ,その場合の効果量はどうしたら求められるんだろうか。

全ての雑誌で効果量がデフォで求められるわけではないけど,有意性検定だけよりも議論がしやすい感じもあり,その点が気になっていた今日この頃。

ちなみに,こんな俺でも知っている,効果量の2分類。

「グループ間の平均値の差を標準化した」,d 一家。
出すのが簡単だぜ。

「変数間の関係の強さ(strength of association)を示す」r 一家。
ちょっとややこしいぜ。

どちらもパラメトリックな方法のためにある効果量で,自前で数式をいじれない俺様としては,困る。どうしたら良いのだろうか。という事でお勉強してみた。

研究論文における効果量の報告のために ―基礎的概念と注意点―

素晴らし過ぎる資料。

UをZに変換すれば,効果量rが簡単に出せますやんか。数式も超絶簡単。こんな俺様でも算出できそうだぜ!しかも,ZはSPSSでアウトプットされるしな。それとNさえ分かっておけばOK。
Zを,Nの平方根で割れば良いだけなんだから!で,rの場合は.10でsmall,.30でmediam,.50でlargeってーのはお馴染みの基準だぜ。で,クラスカル・ウォリスの場合は,比較する対ごとにこれをやれば良いんだと。なるほ。

んで,それを助けるPDFと同一著者のエクセルマクロ。神すぎる。

http://www.mizumot.com/stats/effectsize.xls

検索すれば他にも出てくる。んまーほんと,便利な世の中ですこと。

フナムシが,馬鹿馬鹿しい話を一席

それにしても占いというものは,なぜだか知らないが人を引きつける力を持っている。そんなものは科学的じゃない,なんてぇのは,野暮も野暮。コンパでそんなもんを力説した日には,ただでさえモテないブサメンの俺様が,さらなる苦境に追い込まれること受け合いですね。

毎年初めに神社に行って,そこでおみくじを引く,なんてのも恒例行事なわけでして,どうにもその結果で一喜一憂してしまう。あんな紙ッ切れが,なんて言いません。あれはあれで結構楽しいじゃあないですか。当たる当たらないなんてのは,もうオマケみたいなもんですから。

良くない予言もね,当たらなければ何の問題もない。問題は,それが当たってしまったときですねぇ。それも,おみくじ引いた直後に予言が当たってしまうなんて事があった日には,これはもう呪いかなんかだと思うほか救いがない。

さて,今年も明けまして,既に2月も半ばに入ろうとしている今日この頃。皆さまにおかれましては,初詣の記憶もそろそろ薄れつつあるかもしれませんね。俺様ですか?それがねぇ,どうにも記憶が薄れていかない。それはまぁそれなりの事があったからな訳です。

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河童が教える,評定者間一致

ロールシャッハ法に限らず,生データを何らかの基準で分類する方法を研究で使用する場合は,その分類がうまくできてるかを論文中で示す必要があります。スコアリングは正確かどうかというのは,データがどれほど信頼できるかを占う上で外せない情報なので。

ロールシャッハ批判で,間違った評定者間一致の指標が用いられているなんて話がよくありますが,実際はCohen' kappaを用いている研究も多いわけでして,どこ見てんのよ,という感じですね。

今日は評定者間一致に関する資料について。

例えばスコアされた反応が10000個あったとして,その全てを取りあげて一致度を見るというのは,なかなか大変だし,統計的には不要な手続きだったりする。例えば,BSEの全頭検査を主張していたのは日本ですが,対するアメリカは一部をサンプリングして検査すればOKと主張してました。この場合,アメリカは統計の話をしていて,日本は安心の話をしていたわけですね。まぁそれは良いとして。

じゃあ,全体の何%くらいをサンプリングすれば良いのか,という話。

Practical Resources for Assessing and Reporting Intercoder Reliability in Content Analysis Research Projects

結論としては,サンプリングの最小限のサイズは,全体の10%との事。
全体の10%をサンプリングして,お互い独立した評定者が分類→kappa算出でOK。
基準としては,kappa=.85以上で素晴らしく,kappa=.70以上で合格ってのが一般的?

という,お勉強でした。
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