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プログラミングと統計のワークショップ

お知らせ

• 2025年度の予定

シラバス（以下の内容は2023年度のものです）

第１回 jsPsychを使ってみよう

jsPsych (de Leeuw et al., 2023) を使って、オンライン調査を行うためのプログラムを作成します。jsPsychのサンプルプログラム、jspsych-survey-likert.htmlを元にします。使用する主なプラグインは次の２つです。 - survey-likert - instructions

調査結果をlocalSave関数を使用してCSVファイルに出力します。JavaScriptコンソールの使い方についても説明します。 時間があれば、画像の呈示も扱いたいです。

コミット: 教示の追加、およびCSVファイル出力 を見ると、survey-likert.htmlについて私が変更を加えた箇所を確認することができます。

第２回　データに慣れよう

前回に引き続き、jsPsychについてです。今回のテーマは、 - 出力ファイルの整形（ jsPsych.data.addProperties と jsPsych.data.get().addToLastを使用） - デベロッパーツールの使用 - デモプログラムの結合（例題1ではjspsych-instructionsとjspsych-html-slider-response、例題2ではjspsych-instructionsとjspsych-image-button-responseとjspsych-survey-text）

です。事前にChromeのインストールを済ませていただけると助かります。 デモプログラムの結合では、既存のjsPsychのデモプログラムをつなぎあわせて、実際の実験プログラムに近づけるという作業を行います。

第３回 Timeline variablesを使いこなそう

この回では、timeline variablesを使って、試行ごとに刺激を変化させる方法を学びます。関連して刺激の呈示順番をランダムにし、繰り返して呈示する方法について説明します。本家のチュートリアルでも詳しく説明されています。

第４回 オンラインで動かそう

この回では、みなさんが作ったプログラムをインターネット上で公開して、オンライン実験を実際に行う方法について解説をします。大学のサーバーで公開する方法と、CognitionというjsPsych専用のホスティングサービスを使用する方法について説明します。Cognitionはいくつかの制約がありますが無料で利用することが可能です。

第５回 MATLAB + Psychtoolbox

実験棟でよく使用される MATLAB と Psychtoolbox (Brainard, 1997; Pelli 1997; Kleiner et al., 2007） について解説をします。九州大学の学生は無料でMATLABを使用することができます。 MATLAB + Psychtoolbox ではオンライン実験を行うことができませんのでご注意ください。プログラミングの学習というよりは、みなさんのパソコンでデモプログラムを動かせるようにすることを目標とします。

MATLABのシステム要件を事前にご確認ください。

第６回 PsychoPyの紹介

PsychoPy (Peirce et al., 2019) は公式サイトからダウンロードしてください。教材として、小川洋和先生のPsychoPy講座、十河宏行先生のPsychoPy Builderで作る心理学実験、公式のYouTubeチャンネルがお勧めです。

第７回 統計ツールを使ってみよう

このワークショップでは、JASP (JASP Team, 2023), R (R Core Team, 2022) (RStuido (Posit team, 2022)), HAD (清水, 2016) を主に使用します。それぞれのツールで、t検定を行う方法を中心に話を進めます。特にJASPでは簡単にベイズ統計に基づいたt検定を行うことが可能です。そのあたりまでお話ができればと思っています。

第８回 統計ツールを使ってみよう２

前回は大まかな話で終わったので、具体的にみなさんのパソコンで操作をしてもらいながら、JASPとRになじんでもらおうと思います。さらに、ベイズファクターについても簡単にご紹介する予定です。

第９回 SuperpowerでANOVAの検定力を調べよう

Lakens & Caldwell (2021) を読みながら、SuperpowerでANOVAの検定力を調べます。SuperpowerはRのライブラリですが、Superpowerと同じことをウェブで行うことができます。 - ANOVA_power - ANOVA_exact

第１０回 lavaanとHADを使って確認的因子分析と共分散構造分析

lavaan (Rosseel, 2012)は、Rで確認的因子分析および共分散構造分析（SEM）を行うためのツールです。この回では、lavaanとHADを使って確認的因子分析と共分散構造分析を行う方法を解説します。

第１１回 tidyverseで集計、分散分析、探索的因子分析

こちらで公開している内容を詳しくご説明します。さらに、RとHADを使って、分散分析、探索的因子分析を行う方法について解説します。

第12回　一般化線形混合モデル前編

JASPのデータライブラリに含まれる「Larks and Owls」のデータを使って一般化線形混合モデルの解説を行います。なおこのデータは論文として公開されています。Rの関数としては glmer を使用します。

第13回　一般化線形混合モデル後編

一般化線形混合モデルでの交互作用の扱い方と、JASPでの分析方法について解説します。

第14回　シミュレーションに基づいたサンプルサイズ設計

小杉先生、紀ノ定先生、清水先生による数値シミュレーションで読み解く統計のしくみの内容を簡潔にご紹介します。この本のサポートサイトではサンプルコードが公開されています。ワークショップの際に主に説明をするのは、6.3 サンプルサイズ設計の実践で、コードは199行目以降になります。

JASPを使って分析を行っている論文の探し方

JASPを使って分析を行っている論文の探し方についてご紹介しておきます。九州大学附属図書館のデータベースから Web of Science を使います。基本検索で、トピックに「JASP」と入力。被引用数の多い順で並べると、 - Bayesian inference for psychology. Part II: Example applications with JASP - The JASP guidelines for conducting and reporting a Bayesian analysis - JASP: Graphical Statistical Software for Common Statistical Designs

などが見つかると思います。これらの論文の「被引用数」をクリックすると、JASPを使って分析を行っている論文を見つけることができます。

引用文献

• Brainard, D.H. (1997). The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision, 10, 433-436.
• de Leeuw, J.R., Gilbert, R.A., & Luchterhandt, B. (2023). jsPsych: Enabling an open-source collaborative ecosystem of behavioral experiments. Journal of Open Source Software, 8(85), 5351, https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.05351.
• JASP Team (2023). JASP (Version 0.17.2) [Computer software].
• Kleiner, M., Brainard, D. & Pelli, D. (2007). What’s new in Psychtoolbox-3? Perception, 36, ECVP Abstract Supplement.
• Lakens D, & Caldwell A.R. (2021). Simulation-Based Power Analysis for Factorial Analysis of Variance Designs. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 4(1). doi:10.1177/2515245920951503
• Peirce, J.W., Gray, J.R., Simpson, S., MacAskill, M.R., Höchenberger, R., Sogo, H., Kastman, E., Lindeløv, J. (2019). PsychoPy2: experiments in behavior made easy. Behavior Research Methods. 10.3758/s13428-018-01193-y
• Pelli, D.G. (1997). The VideoToolbox software for visual psychophysics: Transforming numbers into movies. Spatial Vision 10, 437-442.
• R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.　citation()コマンドで確認可能
• Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
• Posit team (2022). RStudio: Integrated Development Environment for R. Posit Software, PBC, Boston, MA. RStudio.Version()コマンドで確認可能
• 清水 裕士 (2016). フリーの統計分析ソフトHAD：機能の紹介と統計学習・教育，研究実践における利用方法の提案　 メディア・情報・コミュニケーション研究, 1, 59-73.
• 小杉考司・紀ノ定保礼・清水裕士 (2023). 数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ　技術評論社