自己紹介
更新情報
以下の講演,学会発表およびワークショップが予定されています。
テーマ:「チュートリアル-線形混合効果モデリング(LME; Linear Mixed Effect Modeling)」ZOOMでの開催
日時:研究会は2023年3月18日から3月19日まで2日間,チュートリアルはその中の企画
講師:玉岡賀津雄(湖南大学,名古屋大学)橋本幸成(目白大学)上間清司(武蔵野大学)三盃亜美(筑波大学)
要旨:R言語を使って線形混合効果モデリングの言語実験研究への応用の方法を解説します。
講師の玉岡は具体的には以下のことを紹介します。データの視覚化,データ変換,Box-Cox power transformationを使ったデータ変換タイプ
(対数変換と逆数変換)を決める方法およびその英語での説明,固定効果 (fixed effects) と変量効果 (random effects) ,
LMEのモデル比較(ACIによる方法),心理的特性としての刺激の提示順序,被検者ごとの平均および刺激ごとの変化をグラフ化
する方法,中心化 (Centering),多重比較の方法などを紹介します。最後に,最適モデルを判定した後で,そのモデル
の誤差の分散を使って,「誤差平均±標準偏差2.5」を境界値としてoutliersを削除する方法を紹介します。
この方法では,平均と標準偏差が最後に計算されることになります。
テーマ:「統計講習会-IBM-SPSS Statisticsを使って相関から構造方程式モデリングまで分析をやってみよう」
日時:2023年2月22日から2月24日まで3日間(午後1時から6時まで)対面での開催
発表者:玉岡賀津雄
講習会予定:
2月22日(水曜日)午後1時から6時まで
【授業】記述統計,分布,正規性テスト,相関,単回帰,重回帰,グループ間比較(bootstrap法)
【演習】各人が持っている調査とデータの紹介
【宿題】宿題を翌日の午後までにやる。
2月23日(木曜日・天皇誕生日)午後1時から6時まで
【授業】反復測定による分散分析,探索的・確認的因子分析,クラスタ分析,判別分析
【演習】各人が持っている調査データの分析
【宿題】宿題を翌日の午後までにやる。
2月24日(金曜日)午後1時から6時まで
【授業】パス解析,構造方程式モデリング(SEM), モデル比較,適合度,間接効果
【演習】各人が持っている調査データの分析の報告
テーマ:「日本語習得に関する因果関係研究のための解析法」
日時:2022年12月6日午後7時から午後10時00分まで ZOOMでの開催
講師:玉岡賀津雄
要旨:ある事が別の事を引き起こす関係を因果関係といいます。日本
語習得では,何が習得に貢献するかを知りたいので,因果関
係の解析は重要です。この種の統計は,1970年にスウェーデン
のKarl Jöreskogが開発したLISRELというソフトから始まり,
現在では,IBM-SPSSのAMOSがよく使われます(R言語でも
できる)。この種の分析法は,構造方程式モデリング(SEM)
と呼ばれます。今回のワークショップでは,まずAMOSを使って
SEMのさまざまな指標について解説します。そして,英語,中
国語,日本語の習得に関する因果関係研究を概観します。