心を科学するって？ １ ―心理学の研究方法―

最初にも述べた通り，心理学は心の科学であるといわれます。

科学である以上「ただなんとなくそう思うから」や，「自分はこう思う」ではなく，それを実証するためのデータを得る必要があります。

そして，同じ手続きを用いた場合同じ結果が得られる（再現性）ことが必要となります。

データを得る方法には，ざっくりといって３つの手法が考えられます。

１つは，調査法といって質問紙という特定の性格特性などを測定するアンケート用紙を用いてデータを得る方法です（e.g. 不安を図るSTAIという質問紙を用いて不安の感じやすさをデータ化する）

この方法のメリットは，一度に大勢のデータを取りやすい事です。実験者は，教室にいる人に一斉に質問紙を配布して，前でまとめて解説するだけで十分です。

デメリットは，質問の内容から実験者の意図を推測されやすく，こう答えて欲しいんだろうなという推測から正しい回答を書いてもらえないということが起こり得ることです。

２つ目は，実験法です。これは特定の実験環境を作り，その中で様々な研究を行う方法です。ここで用いられる方法は多種多様なので，今後折を見て触れていこうと思います。

この方法のメリットは，参加者によるデータのゆがみが生じにくい事です。

デメリットは，実験は一度に大勢に行えない分時間がかかりやすい事や，意図的に作った実験状況下で得たデータは，実生活の中で起る心的現象と同じであるとどこまで保証されるか疑問視されること（生態学的妥当性）が挙げられます。

３つ目は，観察法です。これは，特定の状況下で参加者がどんな行動を取るのかを観察し，それをデータにする方法です。

観察には，直接観察法や，マジックミラー越しに行う非参加観察法などがあります。

この方法のメリットは，言葉を発することのできない乳幼児や，言葉で意思疎通の難しい外国人の方も対象にできることです。

デメリットは，観察結果を客観的なデータにし難く，観察者の主観が入りやすい事です。

さて，ここまではどうやってデータを得るかの話。研究をまとめる際には，得たデータをきちんと処理する必要があるのです。

たとえば，性別の違いが身長の発育に与える影響について研究するとしましょう。この場合，身長をデータとして取ってくるわけですが，男性の平均身長が165cm，女性の平均身長が160cmだったという結果が得られたとしましょう。

では，このデータを基に「男性の方が女性より身長が高くなる」と結論付けることができるでしょうか？　出来ないんですよ。

このままでは，偶然差があるように見えるだけのデータが得られたという可能性を捨てきれないからです。偶然なら，性別が身長に影響を与えるとは言えませんよね。

そこで使われるのがｔ検定です。

この検定は，2つのデータに統計的に意味のある差があるかどうかを調べるために行います。言い換えると，この検定を行うことで2つのデータの差が偶然生じたものなのか，性差によって生じたものなのかがはっきりするわけです。

たとえば，次のように男性（M）と女性（F）の身長データを20ずつ集めたとしましょう。

これを，さてこれをｔ検定するわけですが注意して欲しいのはｔ検定には複数の種類があるということです。

分散が等しくないと書いてあるやつは無視してください。その上の2つ，一対の標本と等分散を仮定したとあります。

この2つはよく使う割に，よく間違えられるのでここで覚えてください。

「一対の標本～」は，1人の参加者が複数の条件で行ったものの条件ごとの差を見るものです。（対応のあるｔ検定といいます）

「等分散を仮定した～」は，条件ごとに参加者が異なる物の条件ごとの差を見るものです。（対応のないｔ検定といいます）

さて，今回の性差の場合はどちらでしょうか？

もちろん，対応のないｔ検定となります。らんまみたいなアニメキャラじゃない限り，女性としても男性としても両方で身長測定を行うことは不可能だからです。

t検定の結果はこのように出力されます。

まず初めに見て欲しいのが，P(T＜＝ｔ）両側と書いてある部分です。

この部分が，上述した偶然（性差じゃなく）身長の差が生じる確率（有意確立）です。

今回は，6.09E-10と書いてあるます。これは，6.09×10の-10乗という意味で，0.0000000006.09の確率でこの差が偶然生じるという意味になります。これはとても低い確率です。

心理学の場合は，0.05より低ければ偶然ではなく意味のある差だと解釈していい事になっています。

よって，今回用いたデータでは身長は性別の影響を受けると解釈していい事になります。

ちなみに，まとめ方は

性別が身長に与える影響を検討するために，男性と女性の身長データを測定し，対応のないｔ検定を行った。その結果，男性と女性の身長差には有意な差があった

（t(38) = 8.21 , p ＜ .001)。よって，男性の方が女性より身長が高いといえる。

ちなみに，有意差が出なかった場合はp ＜ .001の代わりにn.s.(not significant)と書くことになります。

とりあえず，長くなってしまったので続きは次回にします。