対象範囲と前提条件
GRE心理学トピック 11 (MM.2)。研究証拠を解釈する際は、概要測定レッスンVIを使用すること。以下の練習問題はオリジナルであり、公式のETS問題ではない。
概念と手法
相互作用効果: ある要因の効果が他の要因のレベルに依存すること。 無作為割当て: 因果推論を支持するために、参加者を偶然によって条件に割り当てること。
真の実験では、無作為割当てによって参加者を条件に割り当てて独立変数を操作する。被験者間デザインは各条件に異なる人を割り当てるが、被験者内デザインでは同じ人をすべての条件で測定し、順序 effects を制御するためのバランシングが必要である。準実験では完全な割当てが行われず、相関研究では独立変数を操作しない。相関だけでは因果関係や時間的順序を確立できない。無作為割当ては内部妥当性（因果推論）を、無作為抽出は外部妥当性（一般化可能性）を支持する。これらは異なる問いに答える。
分析をデザイン、計測スケールおよび仮定と照合する。2つの独立した定量グループには独立標本t検定が適しており、対照データには対応分析が必要である。因子配置デザインでは分散分析が用いられることが多く、期待頻度の仮定が満たされる場合、カテゴリーの集計には卡方検定が適している。相関や回帰分析は指定された関連性を調べるものであり、どちら単独でも因果関係を確立できない。
主効果とは、ある要因をもう一方の要因にわたって平均化したものである。相互作用とは、ある効果が別の要因に依存することを意味する。非平行なサンプル平均は相互作用のパターンを示唆するが、集団への推論にはばらつきとデザインが必要である。平均された主効果が相殺する場合にも相互作用が存在することがある。有意でないことは、効果がないことの証明ではない。
平均年齢26で大多数の学生が25歳以下のケースは右偏分布と一致するが、分布形状を一意に決定するものではない。統計的有意性は効果サイズとは異なる。p値は、指定された帰無モデルおよび仮定の下で、少なくとも同程度極端な結果が出る確率であり、帰無仮説が真である確率ではない。I類誤りおよびII類誤りは、デザインと判断閾値に依存する。
group数だけでなく、デザイン、スケール、仮定に基づいて検定を選択する。対照観測には対応分析または反復測定分析を、独立グループには独立グループ分析を用いる。平均された主効果が相殺しても、相互作用は意味を持つことがある。統計的有意性はモデルに基づく証拠であり、観察された差を記述するための条件ではない。推定量と不確実性を報告し、集団に関する主張には注意を払う。
解答例・推理過程
架空の平均得点は以下の通り：タスクA、初心者4、専門家8；タスクB、初心者8、専門家4。周辺平均を計算し、パターンを記述せよ。
初心者の周辺平均=(4+8)/2=6；専門家の周辺平均=(8+4)/2=6。タスクAの周辺平均=(4+8)/2=6；タスクBの周辺平均=(8+4)/2=6。経験レベルによってタスクの対比が逆転しており、周辺平均は等しいにもかかわらず交互作用のパターンを示す。平均値だけでは集団の交互作用を確定できない；変動、設計、推論が必要である。
独立した転移
同じ24人が2つのタスクに完了する。別の解析者は、それら48点を独立変数として扱う。問題点と適切な解析ファミリーを説明せよ。
まず自ら試行し、その後対応するスキルシート解答を使用せよ。
振り返りと出典の限界
この誤りを避ける：相関デザインから因果関係を導き出す、あるいはある因子の主効果であるかのように有意な交互作用を報告する。