心理学研究における中級程度のベイズ統計学の教授法に関する研究

心理学研究中级贝叶斯统计教学方法研究

基本信息

批准号：
19K03269
负责人：
豊田秀樹
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年は、主として２つの研究を完成させた。１つは「項目反応カテゴリ特性曲線による一対比較型テストモデルの提案」であり、もう一つは「非復元抽出形式での授業評価における学生が重要視する知見の寡占度・飽和度の計算」である。前者では、項目反応理論を用いた一対比較型テストのモデルを提案し、入社試験時のデータを用いて検証を行った。最初にモデルを定める母数である識別力と閾値、社会的望ましさの推定を行った。次に、推定時とは別のデータを用いて、推定値の交差検証を行い、十分に安定した推定値が得られていることが確認できた。社会的望ましさについては、設問内容からも妥当性があることが示された。得られた定数を固定母数として扱い、尺度値の推定を行い、得られた推定値と加減で求められるテスト得点との比較をした結果、両者に高い相関があることが確認できた。後者では、ジップ分布を用いた分析を行った。講義の改善を考える際には，選択式だけでなく自由記述式の授業評価が参考になる。その場合に重要となる観点の1つは，収取した意見の飽和度である。飽和度とは，集めた意見が意見全体の母集団に占める割合のことである。意見の非復元抽出を想定した場合の歪みのない真の度数分布，及び意見の飽和度をベイズ推定によって推定する方法を提案した。またジップ分布を用いることによって，全体の意見に占める，上位の出現頻度の意見群の得られ方の集中度合を示す指標，寡占度の推定方法も提案した。さらに，様々なデータの収集人数からの授業評価アンケートを用いた実例を示し，推定精度に関する議論を行った。本研究の提案手法によって，授業評価の内容を吟味するだけでなく、その出現頻度の分布の観点から授業評価の結果の考察をする視点を提供できた。

今年，我完成了两项主要研究。一种是“使用项目响应类别特征曲线的配对比较测试模型的提议”，另一个是“计算学生在非修复提取格式中对课堂评估的知识的计算和饱和”。在前者中，提出了使用项目响应理论进行配对比较测试的模型，并使用公司入学考试的数据进行了验证。首先，我们估计了歧视者，阈值和社会可取性，这是定义模型的参数。接下来，使用与估计时使用的数据不同的数据进行估计值的交叉验证，并确认获得了足够稳定的估计值。这些问题还表明，社会可取性是有效的。获得的常数被视为固定参数，并估算了比例值，结果是在获得的估计值与通过调整和调整获得的测试得分之间的比较，并且可以证实两者之间存在很高的相关性。在后者中，使用ZIP分布进行分析。在考虑改进讲座时，自由写评估不仅对选择，而且对可选课程有用。在这种情况下，一个重要的观点是收集意见的饱和。饱和是指在意见总数中收集的观点的比例。我们提出了一种方法，用于估算不扭曲的真实频率分布，并在考虑非恢复意见提取意见时使用贝叶斯估算的意见饱和。我们还提出了一种索引和一种估计寡头垄断的方法，该指数表明了出现最高频率的意见的集中，这是总体意见，也是估计寡头垄断的方法。此外，使用收集各种数据的人数的课程评估调查列出了示例，并就估计准确性进行了讨论。本研究中提出的方法提供了一种观点，不仅检查了类评估的内容，而且还提供了一种观点，该视角从分布的出现频率的角度来检查了类评估的结果。