# 心理学研究：研究デザインと完全な分析を分ける — 学習ワークシート [学習ガイド](https://unireadinglist.com/ja/guides/psychological-research/) [科目・テーマ: 研究法と統計](https://unireadinglist.com/ja/subjects/psychology/#course-research-methods-statistics) 出典確認日: 2026-11-04 学習順路・例題の編集責任：University Reading List編集プロジェクト。 平均、比率、グラフを扱える方法論の初学者向け。全単位・得点・割付は人工的で、実験実施や人のデータはありません。計算は有限の割付群平均と明示した補完に限られ、母集団因果効果を自動的に同定しません。 ## 出発点を選ぶ - [ ] 無料の広い主教材が必要 Jhangianiらで測定からデザイン・統計へ。検定前に操作・測定・抽出を分ける。 - [ ] 研究の主張を評価したい Morlingで主張と証拠・妥当性を対応させ、欠測と不確実性も確認。 - [ ] 数値分析を解釈したい デザイン後にReidy／Danceyを併用。ソフトは欠測得点の真値を決めない。 ## 三冊を比較する ### Research Methods in Psychology（心理学研究法） Rajiv S. Jhangiani; I-Chant A. Chiang; Carrie Cuttler; Dana C. Leighton · 4 · 2019 無料の測定・デザイン主教材 選ぶ場面: 実験と非実験を含む方法論全体を学びたい。 別の教材が適する場面: 無制限の商用再利用や専門欠測論の本が欲しい。 読む範囲: 2019年第4版の心理測定、実験、非実験、記述・推測統計を題名で読む。 限界と注意点: 非営利・継承条件と第三者例外があります。選定ISBNは電子版で紙版とは別です。 #### 選ぶ前に試す 本問の操作、測定結果、割付単位、欠測数を書く。 確認すること: 無作為割付、無作為抽出、完全観測を区別する。 自分のメモ: ________________________________ ISBN: 9781999198107 [公式の無料教材](https://kpu.pressbooks.pub/psychmethods4e/) [書誌情報と入手方法](https://unireadinglist.com/ja/subjects/psychology/research-methods-in-psychology-jhangiani/) ### Research Methods in Psychology: Evaluating a World of Information（心理学の研究法：情報の世界を評価する） Beth Morling · 5 · 2025 主張と妥当性の主教材 選ぶ場面: 報告の主張をデザインに照らして問いたい。 別の教材が適する場面: 枠組みだけで標本・測定・欠測仮定の点検を省きたい。 読む範囲: 2025年第5版3章主張・妥当性、5測定、7抽出、10–11実験。 限界と注意点: 消費者・生産者活動が検定マニュアルと異なります。公式デモは全編無料ではありません。 #### 選ぶ前に試す 観測平均からの限定結論と、追加仮定が必要な強い結論を書く。 確認すること: 必要な仮定を特定。最初の無作為割付は欠測値を明かさない。 自分のメモ: ________________________________ ISBN: 9781324085744 [書誌情報と入手方法](https://unireadinglist.com/ja/subjects/psychology/research-methods-in-psychology/) ### Statistics without Maths for Psychology（数式を使わない心理統計） John Reidy; Christine P. Dancey · 9 · 2024 統計と報告の補助 選ぶ場面: 分析を言葉と図で理解したい。 別の教材が適する場面: ソフトやp値で選択・デザイン問題を解決したい。 読む範囲: 2024年第9版紙版ISBN 9781292463445。1デザイン、3記述、4抽出、7二条件、8有意性の問題。 限界と注意点: SPSSの手順はソフト使用授業に便利ですが、書籍や電子購読はSPSS利用権そのものではありません。 #### 選ぶ前に試す 検定前に観測平均と分母を計算。 確認すること: 割付・観測・欠測人数と得点単位を別に報告する。 自分のメモ: ________________________________ ISBN: 9781292463445 [書誌情報と入手方法](https://unireadinglist.com/ja/subjects/psychology/statistics-without-maths-for-psychology/) ## 準備を確認する ### 対象量は？ 自分のメモ: ________________________________ ### 無作為割付が解くのは？ 自分のメモ: ________________________________ ### 感度仮定とは？ 自分のメモ: ________________________________ ## 六つのステップで学ぶ - [ ] 主張と単位を決める 読む範囲: 主張の枠組みかデザイン概論。 取り組む課題: 結果・単位・割付・対象群を書く。 確認すること: 有限の対比から母集団効果へ飛躍しない。 自分のメモ: ________________________________ - [ ] 観測を監査 読む範囲: 実験妥当性。 取り組む課題: 割付／観測／欠測表を両群で作る。 確認すること: 脱落率の分母は割付数。 自分のメモ: ________________________________ - [ ] 完全ケースを計算 読む範囲: 記述統計。 取り組む課題: 和・平均・差を単位付きで計算。 確認すること: 観測ケース限定と分母を明示。 自分のメモ: ________________________________ - [ ] 未知値を挟む 読む範囲: 測定範囲と本問。 取り組む課題: 0–10の範囲から全割付群差の上下限を得る。 確認すること: 下限はA最小・B最大、上限は逆。 自分のメモ: ________________________________ - [ ] 仮定を一つ加える 読む範囲: 変式。 取り組む課題: 共通の欠測平均mで差の式を導く。 確認すること: 各群の観測平均で埋める仮定とは違う。 自分のメモ: ________________________________ - [ ] 再現できる結論 読む範囲: 報告の議論。 取り組む課題: 観測差、無制限範囲、条件付き結果を並記。 確認すること: 欠測の不確実性、標本変動、構成概念測定を分ける。 自分のメモ: ________________________________ ## 解答付きの例題: 独自の脱落問題：観測差は逆転し得る 人工的なA・Bは各10単位を割付。Aの観測6得点は8,8,9,9,10,10、Bの8得点は5,5,6,6,7,7,8,8。他は欠測だが\[0,10\]です。観測平均と全割付群A−Bの可能範囲を求めます。 前提: 初期割付は無作為と仮定するが欠測理由は不明。得点範囲は0・10を含み、全単位に一つの潜在的得点がある有限計算。母集団・因果効果は数字から付与されません。 自分のメモ: ________________________________ ## 前提を変えて考える: 仮定を変更：欠測平均が両群共通 観測値を保ち、Aの欠測4個とBの2個の平均が同じm、0≤m≤10と仮定。全割付群差の式・範囲とm=6の値を求めます。欠測機構の発見ではありません。 自分のメモ: ________________________________ ## 次に進む前に - 単位・対象平均・観測分母を定義できる。 - 端点と感度式を再計算できる。 - 有限対比・条件付き計算・因果推論を区別できる。 ## 解答と解釈 ### 対象量は？ 各群の割付10単位全ての平均差で、完了者だけではありません。母集団因果量には別の推論が必要。 ### 無作為割付が解くのは？ 初期群の作り方です。その後の欠測の無作為性、測定の妥当性、代表性は自動ではありません。 ### 感度仮定とは？ 未知値へ透明な制限を置いて結論変化を見ること。観測事実や無断の補完ではありません。 ### 独自の脱落問題：観測差は逆転し得る 1. Aの和54・平均9、Bの和52・平均6.5、観測差2.5点。脱落は40%と20%。 2. 全10単位ではAは5.4～9.4、Bは5.2～7.2。 3. 最小差は5.4−7.2=−1.8でA欠測全0・B全10。最大は逆にして9.4−5.2=4.2。 4. 両符号とも観測と整合。無作為割付も観測例のp値も欠測補完を決めません。 観測平均9対6.5、差2.5点。全割付群差は−1.8～4.2点で、正の符号は保証されません。 結果を検証する: 両端の補完を実際に列記し、対象分母を各10に固定。これは信頼区間や母集団因果推定ではありません。 ### 前提を変えて考える: 仮定を変更：欠測平均が両群共通 1. A=(54+4m)/10=5.4+0.4m、B=(52+2m)/10=5.2+0.2m、差0.2+0.2m。 2. mが0～10なら差0.2～2.2点で正。m6ならA7.8、B6.4、差1.4。 3. 共通平均仮定は主問の負の補完を排除するが、割付からは導けず、Aを9・Bを6.5で埋めることとも別です。標本変動や母集団効果は未解決。 共通欠測平均の仮定下だけで差0.2+0.2mは正、m6で1.4点。 結果を検証する: 共通平均を外せば−1.8～4.2へ戻る。両結果を並べ、仮定依存を示してください。 ## よくある誤り ### 無作為だから完全 割付は欠測を回復せず代表性も保証しません。 ### 未知=ゼロ ゼロは可能値の一つで、欠測の意味ではありません。 ### 条件付き結果を観測扱い 補完仮定を結果の横に明示します。 ## 出典と版の確認 - [KPU: free fourth edition, design and statistics contents](https://kpu.pressbooks.pub/psychmethods4e/) 無料第4版が測定・デザイン・統計を支え、紙と電子の識別子を分けます。 - [Norton: fifth-edition research consumer/producer framework](https://seagull.wwnorton.com/researchmethodspsych) 第5版は検定選択だけでなく主張と証拠を対応。 - [Norton: fifth-edition contents and limited demo](https://nerd.wwnorton.com/nerd/329410/r/goto/cfi/144%21/4?demo=true) 有限デモで章名を確認し、全編無料とはしません。 - [Pearson: ninth-edition statistics, formats and contents](https://www.pearson.com/en-gb/subject-catalog/p/statistics-without-maths-for-psychology/P200000011617/9781292474045) 選定紙版は2024年。版見出し©2025やソフト演習を、紙版年・ソフト権利と混同しません。 提案する学習活動であり、公式の課題や全巻通読の主張ではありません。 [編集と選定の方法](https://unireadinglist.com/ja/editorial/)