皮膚電位計測演習 – データの分析 – 福田玄明これまで • 先々週 – 皮膚電位計測の基礎 • 自律神経系 – 皮膚電位計測により，無意識の反応が計測可能？ • 先週 – 実際に計測をしてみた．今日 • データを実際に一緒に分析しましょう． – どのように処理するか． – どのようなことがわかるのか．実験の説明 • Maskされた顔刺激に対する皮膚電位反応サッチャー錯視サッチャー錯視使った刺激 1: サッチャー正立２：ノーマル、正立３：サッチャー，倒立４：ノーマル，倒立問題 • マスキングされた刺激は皮膚電位の変化を引き起こすだろうか？ – 変な刺激と普通の刺激をマスク下で呈示したときの皮膚電位の差を比べることで確かめましょう． – 刺激の種類で皮膚電位の差があれば，何らかの処理が，刺激には無意識にもかかわらず生じたと考えられる． – 具体的な刺激については次週．分析方法 • 呈示された刺激の種類で皮膚電位反応の大きさが変化するのかを確かめよう． – 指標は振幅(amplitude) – 刺激の種類 • 向き(正立，倒立) • 種類（サッチャー，ノーマル）具体的な方法 • まずグラフを書いて確認 – グラフにしたいデータを選択し，ツールバーの挿入のグラフをクリック – 変なデータを除外 • 振幅の計算 – Max関数の利用 • 条件ごとに平均値，標準偏差を算出 – AVERAGE, STDEV関数の使用 – 表を書く • 統計分析 – データ分析からt検定をクリック統計について少しだけ • データには常に誤差が含まれている • 得られた差が誤差によるものか実験操作によるものか確かめる必要がある →統計学的検定の必要性（t検定，Ｆ検定，カイ２乗検定）例えば • 青山学院文学部の学生の学生番号が偶数の人と奇数の人のテストの点数を比較する – 多分，差はない – しかし，例えば，１０人ずつ連れてきてテストを受けた結果が等しくなることはない．つまり，差がある． – この差は偶数群と奇数群の学力差なのか，誤差なのか？中心極限定理 • 標本誤差は，サンプルサイズを大きくすると正規分布に近似できる． – 一つの母集団に対して，たくさんのデータを集めると釣り鐘型の分布になる． – 当たり前ですね. つまり，文学部の学生の学力に大きな差がない，つまり一つの母集団だとすると，人数釣り鐘型分布はガウス関数で近似できる μ：平均値 σ：標準偏差標準偏差奇数群偶数群平均点点数 •関数がわかると確率が計算できる． •そうすると，得られたデータが現れる確率が計算できる． •どれくらい起こりにくいデータなんだろう． •非常に起こりにくいデータであるならば，同じ分布ではない可能性が高いと言える．考え方 • 一般的な検定では， 1. 各条件間のデータには本当は差がないと仮定する（帰無仮説） 2. 帰無仮説の上で，得られたデータが現れる確率の計算 3. この確率が十分に低い場合（通常５％以下），帰無仮説が間違っていると考えられる． 4. 結果，条件間に差があると考えられる． t検定 • 2つの平均値の差を検定する方法 • t値が得られたデータの起こりにくさのインデックス，p値が確率 • p値が５％以下であれば，条件間に差があったと考えられる． • やってみましょう．この実験 • 結果を分析しました． – 何が言えるでしょう． – この実験のどんなところが良くなかったでしょうか，また，どうすれば良くなるのか． – この実験は，生理計測の良さを活かしてるでしょうか，そうでないならどんなことを調べるべきでしょうかレポート • 来週のデータ分析まで，含めたものをまとめて最後の講義のときに提出していただきます． • テンプレートは用意します． – http://prosody.c.utokyo.ac.jp/~fukuda/source.html • 質問などは[email protected]までさいごに • いろいろやりましたが，どんな感じでしょう． • すこしでも面白さが伝われば幸いです．