実験心理学
項目への応答の理論 - アプリケーションとテスト
の分野内 心理テストの理論 現在「品目反応の理論」という名称を取っているさまざまな宗派が登場している（F.M.Lord、1980）。この宗派は、古典的なモデルに関していくつかの違いを示します。1.-被験者の得点の期待値と特性（その値に関与する特性）との関係は、通常は線形ではありません。 2.-規範グループの特性を参照せずに個々の予測をすることを目的とする. また、に興味がある可能性があります。Classical Test Theory Index テスト理論における潜在的特性の項目またはモデルに対する応答の理論 項目反応理論のモデル（tri） パラメータ推定 テスト構築 項目反応理論の応用 スコアの解釈 テスト理論における潜在的特性の項目またはモデルに対する応答の理論 そして、私たちは、この項目に対する反応の理論が、項目と個人を別々に説明する可能性を提供することを見ます。それはまた、対象によって与えられた反応が、考慮された範囲内にあるスキルのレベルに依存するとも考えている。これらのモデルの起源は、1950年にLazarsfeldが「潜在的形質」という言葉を紹介したことによるものです。 .ここから、各個人は、「形質」とも呼ばれる、被験体の特徴に関与する個々のパラメーターを有すると考えられる。この特徴は直接測定できないので、個々のパラメータは潜在変数と呼ばれます。テストを適用すると、真のスコアとフィットネスのスケールという2つの異なることがわかります。これは、同じフィットネスに対する2つのテストを同じグループに合格させると達成されます。.潜在形質の理論または項目への反応の理論 真のスコアは、観察されたスコアから予想される値です。主によると、真の得点と適応度は同じものですが、異なる尺度で表現されています. 項目反応理論のモデル（tri） 二項誤差モデル：Lord（1965）によって導入されました。これは、観測されたスコアがテストで得られた正解の数に対応すると仮定しています（その項目はすべて同じ難しさを持ち、ローカル独立ある項目に正しく回答することは、他の項目に与えられた回答の影響を受けません。.ポアソンモデルこれらのモデルは、項目数が多く、正解または不正解の可能性が小さいテストに適しています。このグループ内では、順番に、私たちは異なるモデルを持っています。ラッシュのポアソンモデル,...
古典テスト理論
テストは 科学機器 意図していること、つまり妥当であること、そして正しく測定していること、つまり正確であるか信頼できるかを測定する限りにおいて。私たちが同じ物を測定するときにそれらが時々変わるので、我々が彼らが提供する測定を信頼することができない楽器を見つけるならば、それは信頼できないと言うでしょう。測定器 きちんと そうでなければ、あなたが測定したものを測定し、それを間違って測定するからです。したがって、正確であることは必要ですが十分条件ではありません。さらに、それは有効でなければなりません。つまり、正確に測定するものは測定することを意図したものになり、それ以外は何もしません。. また、あなたはに興味があるかもしれません：アイテム応答理論 - アプリケーションとテスト 信頼性： 絶対的および相対的信頼性：テストの信頼性の問題には、2つの異なる方法で対処することができます。.測定の不正確さとしての信頼性：被験者がテストに反応すると、エラーの影響を受ける経験的スコアが得られます。誤りがなければ、被験者は彼の本当の得点を得るでしょう。経験的スコアが真の真のスコアと一致しないため、テストは不正確です。両方のスコア間のこの違いは、サンプリング誤差、測定誤差です。の 典型的な測定誤差 になります 測定誤差の標準偏差. の 典型的な測定誤差 得られた測定値とエラーがなかった場合に得られる測定値との差を推定できるため、テストの絶対精度を示します。.測定の安定性としての信頼性：テストは、それが繰り返されるときに提供される結果がより一定または安定であるほどより信頼性が高くなります。結果が2つの場面でより安定しているほど、それらの間の相関は大きくなります。この相関関係は 信頼性係数. これは、エラーの量ではなく、テストとそれ自体の一貫性、および提供される情報の不変性を表しています。の 信頼性係数 テストの相対的な信頼性を表します.信頼性係数と信頼性指標...
運転条件の定義と例とは何ですか
の コンディショニング それは行動主義の支持者によって発見されそして擁護された刺激の関連による学習の形式です。最も重要な種類のコンディショニングは、古典的コンディショニングとオペラントコンディショニングです。の オペラントコンディショニング それは行動の獲得または消滅を生み出すためにポジティブ強化、ネガティブ強化、省略および罰を使用する一種の学習および行動修正技術である.この心理学 - オンラインの記事で オペラントコンディショニング、それが何であるか、その定義を説明します そして私達はあなたにいくつかを見せます 例. また、オペラントコンディショニングの適用方法も説明しています. あなたはまた興味があるかもしれません：BFの理論。スキナー：行動主義とオペラント条件付け指数 オペラントコンディショニングの定義 オペラントコンディショニングで何が達成できるか? オペラントや楽器のコンディショニングの例 オペラント条件付けと古典的条件付けの違い オペラントコンディショニングの定義 オペラントコンディショニングは、次のものからなる学習の一種です。 刺激と反応を関連付ける 答えが多かれ少なかれ起こるために。つまり、動作が発生し、その動作の後に結果が発生します。これは後で発生します。それから2つの選択肢があります。結果が正か負か.結果が考慮されるならば...
頻度分布のプロパティ
頻度の分布は、互いに除外するカテゴリにデータを集めることとして定義します。分布の形状は4つの特徴を持ちます。 頻度分布の基本特性 心理学 - オンラインのこの記事で定義すること：中心的傾向、変動性、偏りまたは非対称性および尖度または狙い. また、あなたはに興味があるかもしれません：アイテム応答理論 - アプリケーションとテスト 頻度分布のプロパティ 中心的傾向頻度分布の中心に向かっているのは、変数の値です。この値はと呼ばれます 平均的な そしてそれは 分布のすべての値を合成する値.変動性それは指標または尺度です 平均値付近の分布の値の集中度を要約します。. 値が平均値に非常に近い場合は、 均一分布;反対に、値が平均からかけ離れている場合は、 不均一分布.バイアスまたは非対称それを参照します 度数分布の対称度または非対称度. 平均の上下に同様の数の観測がある場合、分布は次のようになります。 左右対称....
心理学における方法と研究デザイン
方法、デザイン、テクニック心理学は科学的方法を使って特定の方法（観察法、選択法、実験法）を開発します。特定の行動を実行するための行動の一般的な計画。従うべき規則を指定します。それは内部の一貫性のための暗黙の必要性において、その各段階の開発の可能性を条件づけるある一般的な戦略を採用して、研究プロセス全体を指す. あなたはまた興味があるかもしれません：心理学の研究における変数 方法と研究デザイン それは、装置として異なる特定の段階を実行するための特定のモードまたは手順を構成する。 補助剤は方法の適用を可能にする. デザイン.アクションを実行するために使用される具体的な戦略。従うべき手順、または研究仮説と対比することを可能にするデータを得るために研究者が従った手順を指定する作業計画。仮説の検証を可能にするデータを入手するための手順の選択と仕様.これは、基本的な目的に基づいて、提起された問題に関連する情報またはデータを取得することを目的とした、体系化された行動計画です。デザインには一連の手続き上の決定の仕様が含まれています。あなたは、方法（観察デザイン）、測定値を得る方法（サブオブジェクトデザイン）、グループの編成の形（ランダムグループのデザイン）などを参照することができます。.実験方法実験方法独立変数と従属変数の間に因果関係を確立することを目的とした研究戦略。研究変数を直接操作することにより、最大の内部管理。結果の潜在的に汚染されている変数を制御します。研究者の最大限の介入。研究中の現象の発生条件に対する研究者の直接の行動.群比較の実験計画法単変量または多変量戦略一変量または一変量設計。 V. Dependent（その測定を通して、V. I.の効果が見つかる変数）が一意である場合。多変量または多変数計画いくつかのV.依存関係（その尺度から、V. I.の影響または効果がわかります）単純（単一要因）または要因戦略。単数または単純設計独立したV.のみが操作されます。º 特定の値またはレベル、つまり同じnが生成されます。º 研究の対象に適用される実験条件または治療法の。その最も単純な形では、それは２つの異なる実験条件、独立変数の存在または性能を組み入れたもの、および対照として作用するものが存在しない別のものを含む。.要因計画.2つ以上の独立したV.が同時に処理されます。これらのデザインは、それぞれのV. Manipulatedの特定の効果についての情報だけでなく、その可能性のある複合効果または相互作用についての情報も提供します。それらは、要因のうちの1つの影響が研究における他の要因のさまざまな値によって影響されるかもしれないと仮定する複雑な仮説を対比することができます。被験者間または被験者内戦略インタージェットデザイン。被験者の異なるグループを異なる実験条件に提出して、V. Dependentでそれらの測定値を比較できるようにし、この方法でV. Independentの効果を評価します。それは、これらの群が最初は（実験条件を適用する前に）同等であり、その結果処理後のそれらの差が明白にVに帰せられるという仮定に基づいている。グループのこの最初の等価性を達成するための基本的な戦略は無作為化です。.被験者内デザイン.各被験者は自分自身のコントロールまたは参照として機能するため、各被験者はVのさまざまなレベルに対応する一連の記録または観察を提供します。すなわち、同じ被験者グループにすべての実験条件を連続して適用することで、同じ情報源から得られ、その差が異なるレベルのVに起因する可能性がある一連の測定値が得られます。しかし、各被験者へのすべての治療のシリーズでこのアプリケーションはそれ自体でVの効果を歪めるような汚染効果を生み出すことができます。次の場合には、その使用は適切ではありません。a）永続性の効果は、V.Iのレベルの順序によって異なります。.V.Iの値を可逆的にすることは不可能です。各主題の。完全または制限付きランダム化戦略それは、補助装置として本方法の適用を可能にする異なる特定の段階を実行するための特定のモードまたは手順を構成する。完全無作為化デザイン実験条件への被験者の割り当てがランダムに行われたとき。データソースは常に代表的なサンプルです（被験者のグループは、全体として、それらが属する母集団の特性に対応する特性を提示します）。これは、データの分析と結果の解釈のために、各グループのデータの被験者間の変動性と、その平均値や標準偏差などの要約値に基づいた戦略です。制限付きまたはブロックデザインサブジェクトをグループに割り当てるときに、いくつかのブロッキング手法が使用されます。別の戦略は、個々の被験者の対照研究です.シングルケースまたはサブジェクト内複製デザイン。我々は治療の適用の結果として中断要素を持つことができます。彼らは介入や治療の適用によって生じた変化を評価します。この種のデザインを特徴付ける基本的な側面は次のとおりです。変化または効果の推論を裏付ける、被験者の幅広い一連のデータまたは測定値に含まれる時間的または長期的な要素。治療の適用がそのシリーズで作り出す中断、そしてそれはその効果を評価するための比較の要素を提供するでしょう。特徴：高度に管理された状況下で、治療の中止前、中止中、中止後に、単一の症例または小グループの行動を経時的に連続して記録すること。私たちは偶然に主題を選択せず、私たちは一つだけ選びました。2.4準実験的設計それは実験室に移転できないが統制された手順で研究されやすい社会的および職業的関連性の問題の研究を促進することを目的とします。実験計画と共有する.関心のある他の変数に対する影響が知られていることが望まれる特定の介入（独立したV.または治療）の存在。実験計画との違い無作為割付で研究グループを編成することはできません。グループの初期の等価性を想定して計算することはできませんが、非等価のグループが使用されていますが、これはVIに直接関連するものよりも多くの点で異なっています。因果関係の推論を指し、統計的分析を通して2つのグループ間の以前の相違の影響の処理の影響を分離するというタスクを含むこともあります。選択的、相関的、心理測定的または調査的方法選択的方法。研究変数が直接操作されるのではなく、研究対象の選択を通して操作される科学研究戦略。 VIはすでに私たちに与えられています、私たちは主題を選びます.それは、既存の関係の研究のために、研究変数の特定の値または様相をそれらの特性の中に有するという点での選択（被験者または観察）に基づく研究者の操作的介入なしの現象の研究である。彼らや他人の特定の症状を伴う。この研究に関連する変数は、意図的な操作ではなく、本質的には値の選択であり、したがって選択的方法の名称です。例：脳損傷に関する研究あなたは研究を実行する前にすでに何らかのタイプの傷害を受けている被験者を選ばなければなりません。調査デザイン選択的方法の一般的手順の応用の具体的戦略 - サンプリングによる - .の広範な側面の優先順位...
測定と測定スケール
で 統計的母集団 それは1つまたは複数の特性を共有するすべての要素のセットと理解されています。人口を構成する各要素は総称的に呼ばれます 統計エンティティ, そして、母集団に見られる実体の数に応じて、これは以下のようになります。 有限の ○ 無限 一 見本 それは人口の要素の代表的なサブセットです。非代表的なサンプルは、歪んだ、したがって不正確な母集団の説明を提供する可能性があります。統計学は、集団の代表的なサンプルの抽出方法が研究されている特定の分野を発展させてきた。 サンプリング. また、に興味がある可能性があります。心理測定指数の紹介 パラメータと統計 測定と測定スケール 公称スケール 序数スケール 間隔のスケール 理由スケール 変数分類と表記...
心理学の研究における変数
応用心理学では、研究心理学は犯罪者の行動を記述し、犯罪の理解を深めようとします。この理解は助けになることができます 犯罪を解決し、貢献する 訴追と防衛のための手続き。それは研究情報の検索、その情報についての推論の設計、および警察の意思決定がそれに由来する様々なシステムを通して支援されることができる方法における問題を集めます。 科学研究. 未知の犯罪者の可能性のある特徴について同僚に意見を述べる警察官の経験から生まれたプロファイルと混同しないでください。. また、に興味がある可能性があります。心理学の方法と研究デザイン 可変. （X）複数の値をとることができる特性。例えば、外向性、言葉の流暢さ、知的商、自尊心、うつなど.変数の値. （x1、x2、...、xn）それらは数値またはカテゴリカルです。.構成：彼らは正確に指定することは不可能人間の行動の側面に対応するので、現時点では不可能な定義の抽象概念エンティティ。 （直接アクセスできない変数を指すのに使用する用語）。例インテリジェンス与えられた理論の範囲内で、そのコンストラクタの尺度を開発すると、1つ以上の値をとることができる特性が得られます。これは変数になります。.定数.単一の値を持つ機能。例えばe = 2'7182。ある研究で男性だけを考えれば、性別は.測定尺度に関連する変数の種類.それらは異なるスケールで彼らの価値を生み出すものです：名義変数またはカテゴリカル変数例えば性の順序変数。例：マラソンに参加している選手の到着順区間の変数例：パーソナリティテストによって測定された開口部理由変数例：光刺激に反応して経過した時間.指定内容に応じた変数の種類定性的変数品質や属性を指定するだけのもの。あなたは品質を持っているか持っていないか、あるいはあなたはもっと、もっと少ない、あるいは同等の学位を持っています。それは相互に排他的または徹底的なクラスに細分されます。 1つのオブジェクトは複数のクラスに属することはできず、すべてのオブジェクトはあるクラスに割り当てることができます.二分変数、サイレント変数、または「ダミー」。それらには2つのクラスまたはカテゴリしかありません。通常は（0と1）のようにコード化されます。それらは一般的に一般線形モデル（MGL）の適用と点二項相関の計算で使用されます。.多原子変数彼らは3つ以上のクラスまたはカテゴリーを認めます。例えば宗教（カトリック教徒、ユダヤ人、プロテスタント…）準定量的変数順序変数または序数変数を使用できます。定量的変数数量を指定するもの.離散変数それらは整数値だけを認めます。例：治療を受ける前の頭痛の頻度.連続変数彼らは本当のスケールに沿ってどんな価値も認めます。例えば視覚刺激に対する反応時間.名義変数と順序変数は定性的です。区間変数または比率変数は量的です.関数またはモデルにおけるそれらの役割のための変数。機能最初の変数の各値に2番目の値が1つ割り当てられている変数間の関係。例：S = c ln E + k（V.I.）独立変数、先行詞またはスティミュラス、予測子、因果関係、要因（実験計画法の分類および宗派内）。それは研究者によって操作されたものです。それは有機体が敏感な、環境中に存在する物理的または社会的エネルギーの一形態です。結果を予測したり、予測をしたりすることができます。独立変数は、他の変数の「原因」となる可能性があります。 「E」はあらゆる刺激の大きさを表し、最初に来るものです。...
テストの妥当性
意図したものに対してテストが使用されれば、それは有効であると言えます。たとえば、 テストする 知性の 知能を測定すれば有効です。信頼性とは、評価ツールが安定した一貫した結果を生み出す度合いです。 cテストの実行可能性 一群の個人に対して同じ試験をある期間にわたって2回施すことによって得られる信頼性の尺度である。. また、に興味がある可能性があります。古典的なテスト理論 テストの妥当性 テストは、それらが測定すべきものを測定する限りにおいて有効です。見かけの妥当性と証明された妥当性を区別することができます。見かけの妥当性 ：あなたが測定したいものをテストが測定していると思われる程度を指す.実証済みの有効性 それは、経験的または実験的な方法で検証されたものです。証明された妥当性は経験的または理論的です.経験的妥当性 実用的な方法で証明されていれば経験的です。たとえば、ドライバを選択するテストは、ドライバが正しいドライバと正しいドライバを区別できない場合に有効です。.理論的妥当性それは、テストがそれが測定しようとしている特性または特性を測定することが科学的な議論で証明されている程度を反映しています.たとえば、論理的および実験的検証に基づいていることの証明がある場合、知能テストは理論的妥当性を持ちます。.見かけの妥当性：テストは、それが測定しようとしていることを測定していると思われる場合、見かけの妥当性があります。それはしばしば必要であるが、それは十分な妥当性ではない。多くの場合、テストがそれに答えなければならない被験者に有効であるように思われることは便利です。他の場合では、テストがそれが測定するものを測定しないようであることは重要です。これが有効性の最初の要件です。これを達成するためには、テストが有効であると思われるだけでは十分ではありません。.証明された妥当性：有効な妥当性は証明された妥当性です。妥当性を証明する方法はたくさんありますが、経験的なものと論理実験的なものがあります。. 経験的または基準の妥当性：テストが何らかの実用的な目的を果たすことが証明されていれば、テストは経験的妥当性を持ちます。たとえば、運転の専門知識の程度が異なる場合、テストはドライバーの選択に有効です。.の 経験的妥当性 それはまた呼ばれます 基準の妥当性, そしてそれを検証するためには、有効性の外部基準を定義しなければなりません。説明した例では、外部基準は運転の専門知識です。の テストの有効係数 それはテストと基準の間の相関関係です。テストで最も優れたものがより良い結果をもたらすものであれば、そのテストはその基準に対して高い有効係数を持ち、ドライバを選択するための経験的に有効なテストが行われます。.この妥当性は科学的に盲目です。テストの妥当性が何に基づいているのかわからないからです。テストはドライバを選択するのに有効です、我々は理由がわかりません。経験的妥当性は次のように分類できます。前向きまたは予測的妥当性または予後：テストとその後に測定された基準との間の相関関係によって検証されたものです。例えば、私たちが多くの意欲的なパイロットを持っていて、勉強して練習した後に、優秀なパイロットになる可能性がより高い人々を選択したいとします。私たちは、良い運転手であるという要件を認める特定のテストを適用することができ、すべての申請者を認めます。研究と日和見的慣行の後に、我々は良いパイロットであることを保証する基準で主題を測定します。入院時に被験者が答えた試験が、おそらく数年後の学習後に測定された、パイロットとしての技能との高い相関関係を有する場合、これらの試験は高い将来の妥当性を有することを確認することができる。基準の対象の結果を予測または都合よく予測することを可能にするので、この妥当性は予測的、予測的および予後的妥当性と呼ばれています、それは良いパイロットである可能性が最も高い候補を選択するのに役立ちます.検査的または付随的または同時有効性：予測的妥当性は通常、テストするには高すぎます。それは通常心理学者の実際的な可能性の範囲外です。このため、査察的、付随的または同時的な有効性の方法が頻繁に使用されます。これは前の手順と同じですが、テストと基準は同じ同時または同時の期間に測定されます。例えば、タイムリーなパイロットのサンプルが選択され、適切なテストが適用され、それらがスキル基準で測定されます。付随する有効性の係数は、テストと基準の間の相関関係になります。それは、この時点で、テストの良い人と悪い人がどの程度基準の中で良いか悪いかを私たちに知らせます。その後のテストで最高の結果を出した候補者が最高のパイロットであることを保証するものではありません.遡及的有効性：ある瞬間に適用されたテストと、おそらく数年前に測定された基準との間の相関関係です。その目的は過去の基準を予測し、現在から被験者に影響を与えた要因と条件を見つけ出し、そして被験者の現在の特徴のいくつかを説明することです.理論的妥当性：テストは 理論的妥当性...
