たのしいベイズモデリング　事例で拓く研究のフロンティア

国内の若手研究者によるライブ感あふれるデータ分析事例集。有意性検定による手続き化された定石を１８０度転換する思考法として，「尤度によって現象を考える研究パラダイム」へと誘う。１９の多彩な事例で，心理学が希求してきた「心理現象の一般法則の確立」と「個性の有り様の記述」の両者を同時に表現する道を拓く。◆主な目次◆第１章　大学生は１８禁映像をどれくらい見ているか――２要因配置のＡＲ法――　豊田秀樹第２章　血液型と性格には関連がある？――ベイズ的アプローチによる再分析――　下司忠大第３章　阪神ファン－巨人ファンの２大勢力構造は本当か？――Ｎｏｎ－Ｚｅｒｏ過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析――　清水裕士第４章　ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差――２項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング――　平川　真第５章　音声から感情はわかるか？　鈴木朋子第６章　男心をくすぐるデート戦略――時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング――　坂本次郎第７章　心の旅が始まる――観光のイメージの世代間比較――　小杉考司第８章　傾いた文字は正しい文字か？　鏡文字か？――心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル――　武藤拓之第９章　己の「歌唱力」を推定する――カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング――　紀ノ定保礼第１０章　オンライン調査における回答項目数のモデリング　岡田謙介第１１章　歴代Ｍ－１グランプリで最もおもしろいのは誰か　徳岡　大第１２章　顔は口ほどではないが嘘を言う――ＳＤＴ，ＭＰＴによる二値データのモデリング――　難波修史第１３章　集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか――参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析――　後藤崇志第１４章　いつになったら原稿を書くのか？――執筆量モニタリングにおける変化点検出――　国里愛彦第１５章　探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか？――指数－正規分布の階層モデリング――　井上和哉第１６章　あなたの英語，大丈夫？　鬼田崇作・草薙邦広第１７章　心理療法の介入効果――構造方程式モデリングによる改善要因の検討――　竹林由武第１８章　本当に麻雀が強いのは誰か？――ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング――　杣取恵太第１９章　男女間のナルシシズム傾向の差の検討――性別によるＤＩＦを統制したベイズ項目反応モデル――　北條大樹

目次

大学生は１８禁映像をどれくらい見ているか―２要因配置のＡＲ法
血液型と性格には関連がある？―ベイズ的アプローチによる再分析
阪神ファン‐巨人ファンの２大勢力構造は本当か？―Ｎｏｎ‐Ｚｅｒｏ過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析
ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差―２項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング
音声から感情はわかるか？
男心をくすぐるデート戦略―時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング
心の旅が始まる―観光のイメージの世代間比較
傾いた文字は正しい文字か？鏡文字か？―心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル
己の「歌唱力」を推定する―カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング
オンライン調査における回答項目数のモデリング
歴代Ｍ‐１グランプリで最もおもしろいのは誰か
顔は口ほどではないが嘘を言う―ＳＤＴ、ＭＰＴによる二値データのモデリング
集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか―参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析
いつになったら原稿を書くのか？―執筆料モニタリングにおける変化点検出
探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか？―指紋‐正規分布の階層モデリング
あなたの英語、大丈夫？
心理療法の介入効果―構造方程式モデリングによる改善要因の検討
本当に麻雀が強いのは誰か？―ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング
男女間のナルシシズム傾向の差の検討―性別によるＤＩＦを統制したベイズ項目反応モデル

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