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

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。

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。