• まぐれあたりの分布（偶然分布） 二項分布
• 帰無仮説：危険率（有意水準）
• 統計的仮説の検定と二種類の過誤(Type I error and Type
II error :あ（α）わてんぼのエラーとぼ（β）んやりもんのエラー

• クッキーの嗜好調査データ（両側検定）
• すまし汁の塩分濃度の識別（片側検定）

• 基本的な統計的知識（復習）
• 母集団からランダムに選ばれたサンプル（無作為標本）
• 母集団の分布と標本分布の関係
• 母平均値と（標本）平均値の関係
• 母標準偏差と（標本）標準偏差の関係
• データの基準化（標準化）

「Help ! 匿名student先生、教えて！」　「自由度はいくつじゃ？」「ｔに標準化してから使うんじゃぞ」

配布資料３　独立な二群の平均値の差の検定（計算手順書）

実験によって得られた平均値の差は（もし両群の母平均値に差がないとしたら）どの程度の確率で得られるのだろうか。この偶然確率が一定以下であれば両群の母平均値には（有意な）差がある、と判断する。この確率を求めるのには　ｔ　分布表を利用すればよい。

ステップ１（帰無仮説が正しいものとした場合の）平均値のサンプリング分布のちらばり（標準偏差値）を求める（公式１）

ステップ２　得られた平均値の差を（基準化された）ｔ　に変換する（公式２）

ステップ３　ｔ　分布表を利用して　該当する自由度に対応する棄却臨界値を求める（通常はタイプＩエラーの確率を両側０．０５（５％）とする）

ステップ４　判定・結論

配布資料4　演習問題（ＳＰＳＳ実習）次回へ

（配付資料　5）データに「対応がある」場合の平均値の差の検定：
「対応のあるデータ」の平均値の偶然分布

演習問題 事例（ダイエット法の比較・心理的介入の効果）

「平均値の差」：データの種類は以下の２種類

（１）独立な２グループのデータか　（２）対応matchedまたは繰り返しrepeated のあるデータか：　

（１）と（２）ではデータの自由度および平均値の差の偶然分布（サンプリング分布）の標準偏差が異なる

（例題）「遊園地で迷子になった子供の数と血液型」

血液型性格分類はどのようにトンデモなのか

これらの問題について統計的観点・心理学的観点・倫理的観点から考察されている下記のサイトを参照されるとよいでしょう。http://www1.doshisha.ac.jp/~yshibana/etc/blood/archive/index.htm

血液型性格類型論と性格テストや性格心理学とはどこがちがうのか、また、どこが同根なのか、を良く考えてみるとゲンダイ心理学が内包している根本問題に気づくことになるでしょう。

心理学研究はどのような方法を必要としているのだろうか

統計学を利用した研究例

• 観察的研究
• 調査的研究
• 実験的研究
• 尺度構成・心理測定
  • イメージ測定への適用：産業における適用・イメージ調査（因子分析）
  • 個人差の測定への適用（心理検査項目の選択）卒論「性格行動特徴と罹病リスク」についての卒論の紹介
  • 個人差の測定への適用（知能測定）

　イメージ調査（実験）

• 増山英太郎、心に浮かぶイメージを測る：SD法の理論と応用、ISS産業科学システムズ1996
• 柳井晴夫・岩坪秀一、複雑さに挑む科学、講談社ブルーバックス1976

心理測定値の特徴

• 尺度の水準
• 基準化