2020年04月27日
心理学統計の検定を用いてペーター・ハントケの「幸せではないが、もういい」を考える３
2.2 実験計画
【研究テーマ】
質問 作者と母ならびに作者と自身との距離の違いについて。
帰無仮説 作者と母ならびに作者自身との距離に関し差がない。
対立仮説 作者と母ならびに作者自身との距離に関し差がある。
【実験計画】
独立変数 実験や調査をする人が仮説を検証するために使用する変数。原因と結果でいうと原因である。
従属変数 独立変数の操作に応じて変化すると考えられる変数。原因と結果でいうと結果である。
【要因と水準】
要因 実験者が使用する変数。独立変数そのもの。
水準 実験者が使用する種類。独立変数が実際にとる値。
【参加者間要因と参加者内要因】
参加者間要因 水準のデータが異なる標本から集められる場合。
参加者内要因 水準のデータが同じ標本から集められる場合。
【有意確率】
帰無仮説を前提としたときに、誤差から偶然ある程度の差が標本に生じる確率のこと。危険率とかＰ値という。また、誤差には、本当はないのに誤って誤差があるとする第一種と誤差があるのに誤ってないとする第二種とがある。実吉（2013）では、5％水準を基準にしている。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いてペーター・ハントケの『幸せではないが、もういい』を考える」より
【研究テーマ】
質問 作者と母ならびに作者と自身との距離の違いについて。
帰無仮説 作者と母ならびに作者自身との距離に関し差がない。
対立仮説 作者と母ならびに作者自身との距離に関し差がある。
【実験計画】
独立変数 実験や調査をする人が仮説を検証するために使用する変数。原因と結果でいうと原因である。
従属変数 独立変数の操作に応じて変化すると考えられる変数。原因と結果でいうと結果である。
【要因と水準】
要因 実験者が使用する変数。独立変数そのもの。
水準 実験者が使用する種類。独立変数が実際にとる値。
【参加者間要因と参加者内要因】
参加者間要因 水準のデータが異なる標本から集められる場合。
参加者内要因 水準のデータが同じ標本から集められる場合。
【有意確率】
帰無仮説を前提としたときに、誤差から偶然ある程度の差が標本に生じる確率のこと。危険率とかＰ値という。また、誤差には、本当はないのに誤って誤差があるとする第一種と誤差があるのに誤ってないとする第二種とがある。実吉（2013）では、5％水準を基準にしている。
花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いてペーター・ハントケの『幸せではないが、もういい』を考える」より
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