心理学系大学院へ行こう　【bcs psycho】

◆はじめに◆

“心理学系大学院へ行こう”では、主に大学院入試対策向けの参考書や
受験に役立つ知識を紹介しています。
大学院入試以外にも、心理学系のコラムや、心理統計の基礎についての
記事もあります。卒論対策にも一読ください。

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◆archives◆

【book review】
大学院受験用参考書の紹介です。
記事のタイトルが本のタイトルとなっています。
左のカテゴリーアーカイブもしくは使用した教材一覧から各記事を参照できます。
★が1〜5まででオススメ度を表しています。

★☆☆☆☆　：買わないでよい。というか読まなくてよい。
★★☆☆☆　：内容と使用法をよく吟味してください。もしくは図書館で借りるべし。
★★★☆☆　：使い方によっては買う価値は十分にあります。
★★★★☆　：オススメします。買って損はありません。
★★★★★　：買っておくべきだ。一家に一冊。

【大学院受験用】
大雑把に勉強の仕方について書いた記事もあります。参考にどうぞ。

⇒勉強の仕方（心理学）
⇒勉強の仕方（心理学統計）
⇒勉強の仕方（心理学英語）
⇒勉強の仕方（一般英語）
⇒使用した教材一覧

【book review2】
直接受験とは関係がない心理学系書籍のレビューになります。
☆評価はありません。全てお勧めです。読んでください。
ただ、自分の専門にかなり偏っていくと思います。
脳か言語か認知か運動か。
http://yaplog.jp/bks-psycho/category_6/

【超簡単・心理統計の基礎】
文系の皆様向けに書いてみました。少しでも理解の役に立てば幸いです。
ちなみに大学院受験を考えている皆様は、これを呼んだ後、しっかり本を読んでください。
http://yaplog.jp/bks-psycho/category_9/

【その他の話】
カテゴリー化するまでもない話。でも結構一生懸命書いてます。
http://yaplog.jp/bks-psycho/category_7/

・学会と雑誌と論文の話　―　世の中お金です
・事実と仮定の話　　―　理論は仮定の集まり
・科学と心理学の話　　―　心理学ってナニ？
・論文検索サイトの話　　―　使いなそう！
・大学院博士課程の学費の話　　―　無料！？
など。

◆リンクについて◆

サイト名：心理学系大学院へ行こう 【bcs psycho】
ブログアドレス：http://yaplog.jp/bks-psycho/
WEBサイト版　心理学系大学院へ行こう
アドレス：http://blackcatstyle.velvet.jp/psycho/
リンクフリー。貼るも剥がすも貴方次第。貼ってください。

検索用キーワード
心理学　大学院　入試　参考書　教科書　受験　試験　対策　統計　英語　
早稲田大学　文学研究科　心理学コース　福澤研究室

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多変量データ解析法　心理・教育・社会系のための入門
足立浩平　ナカニシヤ出版　2006
★★★☆☆



統計本、多変量データ解析についてのかなり有名な本です。
昔書いたメモが見つかったので、少し修正してアップしますね。

一章90分の講義に設定してあります。てことで、分量的には読み進めやすい工夫がなされています。
解説は丁寧に書いてあるけれど、納得しただろ？感が拭えない。立ち止まって考えないと、理解は難しいです。
あとは、「何故か？」というところまで踏み込んでくれません。
もちろんこれは、入門書なので、当り前です。
みんなで読み進めたり、先生が教科書として補足しながら読むには適しているのではないでしょうか。

原理のエッセンスを伝える、と銘打ってあるのですが、それならば各手法の違い、特徴がもっと明文化されていても良いのではないのかな、と思います。共通点と違いを知ることが理解、そして適切な使用へ繋がると思うのですが。
また、解釈は全て同じ…としか書いていません。そりゃそうなのですが、それでも違いが知りたいんです。

初学者が、「多変量データ解析法ってこういうのを指すのか、こういうのがあるのか」、と知るには良い本。
理解するための本ではありません。また、次のアクションへの指示がないのは不満です。「わかった、ああおもしろい」感はありません。

数式を省いてるわけでも、数式とその具体例が丁寧であるわけでもありません。
つまり、納得したいなら、自分で調べながら読まないといけません。
でも、大学院受験などでひととおりの「知識」が必要な場合には、文章自体は読みやすいので、適していると言えます。
受験期にはこれくらいがいいのかもしれません。中身なんてやってる暇ないしね。

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WEBサイト版に統計に関する記事を追加いたしました。
http://blackcatstyle.velvet.jp/psycho/
⇒ちょこっと統計

追加項目はこんな感じ

・分散分析1 〜概念編〜
・分散分析2 〜実践編〜
・分散分析における仮定
・多重比較
・t検定
・検定の多重性
・効果量
・ノンパラメトリック検定
・統計ってそんなにエラいの？
・反応時間の分析
・サンプルサイズの選択

これらはブログ版にはのっけていない記事なのでご注意を。

＊追記＊
ついに一通り追加し終えましたー。長かかった！
でも、しっかりコアな部分で勝負できると思うので、是非是非是非
読んでみてください。感想お待ちしております！既に3月。
これからも随時修正を加えてよいものにしていきます！

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t検定に使うt分布、Ｆ検定（分散分析で使用）に使うＦ分布、なにこれ？

t分布とは、「t分布(または、スチューデントのt分布)は、 連続確率分布であり、サンプル数が少ない場合に正規分布をとる母集団の平均を推定する問題に使用される。」
Ｆ分布とは、「統計学および確率論で用いられる連続確率分布」
そして後は数式。
（両者とも鉤括弧内、Wikipediaより引用）

こんなんでわかるか！と思った方がきっとこちらをご覧になっているのでしょう。
心理学に従事する人間にとってはなんと実用的でない説明でしょうか。
私たちは文系です。もっと易しく解説してほしいものです。

t分布とは、という説明を書いたことがあります。
(以下、引用：http://blackcatstyle.velvet.jp/psycho/)
****************************************************
t検定の「t」って？

t検定のtは、t分布のtです。

ではt分布とはなんぞ？それは、正規分布のサンプル少ないバージョンです。語弊がありますが。
t分布の形は、サンプル数に従い変化します。
正規分布は常に一定の形（尖度・歪度＝0）ですよね。

t分布の尖度は「6/自由度-4 (df>4の場合)」なので、自由度の変化＝サンプル数の変化に従って、形が変わるのです。
ちなみに分散は、「df/df-2 (df>2の場合)」なので、こちらも自由度に伴い変化します。標準正規分布の分散は1です。

サンプル数を増やしていくと…尖度は分母が大きくなるので0に近づきます。
当然ですが分散もサンプル数が∞になると1になりますね。

ということでt分布は、

母集団に正規分布を仮定している際に、小サンプルからの母集団推定の精度を上げるために
正規分布をちょこっと調整してみた分布。

です。

****************************************************
実は、F分布も同じです。サンプル数によって形が変わる分布です。
その分布から予測される値と、得られたデータから算出された値を比較して
有意とか有意じゃないとかってウダウダします。

分布ってなに？という方は、そうですね・・・
くじ引きの確率が書いてある表だと思ってください。
一等、１本、二等、３本、三等、20本、みたいな。
異なるのは、中くらいが多くて、端っこが少ないのです。
100等は、罰ゲームで、1等と同じくらいあんまり出さないのですね。

t分布は1つの自由度を持っていますが、F分布は2つの自由度を持っています。
つまり、F分布の形は2つ自由度を決定しなければ決定しません。

ちなみにt値を二乗した値がF値になります。
だからt分布（t値）とF分布（F値）は実質何も変わりません。
t分布表とF分布表の対応する個所を見れば分かります。

t値は自由度が一つしかないので、F値の片方の自由度が1の場合を見てみましょう。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/CGI-BIN/ttxp.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/CGI-BIN/tfxp050.html
両方とも危険率αは5%で見てみると、見事にt分布(df)の値を二乗するとF分布(1,df)の値になっています。

df　t分布　F分布
1　　161.4　12.706
2　　18.51 　4.303
3　　10.13 　3.182
4　　7.71 　 2.776
5　　6.61 　 2.571

値の使用方法ももちろん同じで、データから算出されたt値やF値が、
分布によって決められた値より大きかったら、有意です。

で、分布の形がサンプルによって変わるというけれど、これ自体はどのように決められているの？
みたいな疑問もあります。
t分布はスチューデント（ゴセット）が発見したもので、F分布はフィッシャーが作りました。
発見とか書かれているくらいなので、最初は経験的なものなのでしょう。
ちなみにt値はゴセットがフィッシャーのアドバイスを受けて修正したものだそうです。

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Mind Hacks ―実験で知る脳と心のシステム
Tom Stafford (著), Matt Webb (著), 夏目 大 (翻訳)
オライリージャパン 2005年



やっと書けた。
これもまたかなりの自信を持って、面白いから読め、とお勧めできる本です。
脳科学、心理学に興味がなくても、日常の不思議というレベルに結びつけて
様々な事柄を解説しています。この本の優れているところは、

�@平易な文章で書かれている。そして外人ならではのユーモア。
�A実践の仕方が提案されている。やってみよう、という項が全てに設けられている。
�B仕組みにまで言及している。つまり、「なぜ？」に答えてる。
�C知見が新しい。執筆ギリギリまでの最新研究が載っている。
�D引用文献や参考文献が豊富。
URLなども載っているので論文なんて読みたくない人でもアクセスがしやすいです。
中学生、高校生から、暇を持て余したおばさんまで、広く読むことができます。

ボリュームがかなりありますが、興味のないところは飛ばしてもよいでしょう。
話は記憶、視覚、運動まで、心理学の分野をだいたい網羅しています。
心理学を専攻している大学生ならば、タメになること必至です。知ることが楽しくなるでしょう。
値段が\3000と少し高いので、買うなら中古がいいかもしれません。
借りるよりは…手元に置いておきたいタイプの本です。

心理学やりたいけれど、どの分野に進もうか迷っている人などにも役立つこと確実です。
現代版、心理学の教科書。

他にもこのHACKSシリーズは楽しいものがたくさんあります。
暇があればぜひ読みたい。

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の記事を、WEB版の方で中途半端に書いています。あと、なんか良く覚えていませんが、あっちの方が色々まとめてあって、しかも、分量も追加されていたりします。どうぞ。http://blackcatstyle.velvet.jp/psycho/
関係ないですが、ツイッターはじめました【chrone85】。心理学のことなんて呟かないですが、フォローミー。要望あれば、その日読んだ論文タイトルくらいは呟きます。
最近、心理学本をあまり読んでません。読んでも専門書なので、紹介とかするもんじゃないし。参ったね。

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現在、WEBサイト版”心理学系大学院へ行こう”を試験運用中です。
内容は、このブログをまとめたものとなっていますが、転載する際に一部内容を大幅に
変更しています。その変更は、心理統計トピック以外はこちらに反映されてはいません。
今後はブログ版で記事を更新した後に、その記事をWEBサイト版を転載、という流れに
なっていくと思います。

是非使い心地を試して、ご感想・ご要望をお聞かせください。（感想はこの記事にどうぞ）
できるだけ反映させていきたいと思います。

http://blackcatstyle.velvet.jp/psycho/

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認知神経心理学 (文庫クセジュ)
グザヴィエ・スロン（著）　須賀哲夫・久野雅樹訳　（白水社）

題名の通り、認知神経心理学の本。
認知神経心理学とは、その名の通り、認知心理学＋神経心理学です。
この本の内容は、主に、神経心理学が（認知）心理学にどのように貢献してきたか、
また、神経心理学にとって認知的アプローチが如何に重要か、ということの紹介。
認知心理学、神経心理学に興味がある人は読んでおいた方がよいです。
方法論、つまり研究へのアプローチ、研究結果の臨床への還元方法など、
ダイナミックなサイクルが具体例を挙げてうまく、解説されています。

そしてこの本の良いところは、何よりも著者のスタンス。
自分の見解を示すだけでなく、その限界や他からの批判などをしっかり記しています。
しっかりと、視野が広いです。章立ても魅力的。これだけで優れた本だと分かる。
　�@心理学と神経心理学、�A単一ケースによる神経心理学、�B三つの具体例、
　�C認知的流派から臨床実戦への影響、�D理論的妥当性
本筋ではないものの、モデルを立てるとは何か、それがどのように実際に還元されるか、
など、研究の根本にあるべき考え方が丁寧に示されています。
タスクアナリシス（本文にこの言葉は出てきませんが）も具体例を挙げて為されており、
自分でモデル作りをする際のヒントにもなるでしょう。（特に失算についてのものが良い）

良書、良書。科学とは斯く在れというお手本・基本です。
本文中の傍点部分のみすべて抜粋して示したいくらいです。重要なことが盛りだくさんです。
そして、新書だから持ち歩けます。

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研究計画書の書き方、いうと、
予備校みたいなところでよく教えている感じですよね。
そりゃしっかり書けるに越したことないけれど、
教授はそんなしっかり読んでるんかい？

計画だもん。どうなるかわからんっしょ。
特に、心理学、オリジナリティ勝負はいいことだけれど、
一流の人たちが変数いじって泡アワしている世の中です。
学部上がりのペーペーが大したことできんでしょう。

たとえば、うちの大学であれば、研究計画書のチェックは
外部から応募する人間のみらしいです。なぜなら、内部の
人が上がる場合には、その先生の下で育っているので、
何やりたいか、何が出来るか、などの合意が出来ているから。

一方、外部からの場合、そういった合意がありませんよね。
なので、研究計画書によって、やりたいことを確認し、
「それを教授が指導できるかどうか」を判断するわけです。
気楽にいきましょう。論文を求められているわけではありません。


具体的に何書くかというと、研究史と問題のみで良いのでは。
自分の立てたモデルがあるのであれば、モデルを用いて説明の
見通しを立てても良いでしょう。
だけど、研究史読んだ時点で、だいたいどのような問題意識を持ち、
どのようなモデルを持って、どのような実験方法や変数を用いるか
なんて、わかりますよね。逆に、わかりように書けば良いでしょう。

もちろん、なぜその研究室でないとならなか、もアピールできたら
良いのでしょうが、そんな過敏になる必要はないんじゃないかと。
研究史読んだ時点で想像つくでしょう。そんなもの。

要は、方向性がその研究室と外れていなければよいのです。
簡単ですね。外れていたらそこを目指さないはずですので。
これから、の人たちにはそこまで過剰な期待はしません。

ただし、論理的に書きましょう。雑で良いわけではありません。
適当に、スマートに。

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ルネッサンスジェネレーション09（11.14）と、
ERATO下條潜在脳機能プロジェクト終了シンポジウム（11.15）、
に行ってきました。

二日続けて下條デイだったわけです。

まず、RG。
ゲストが、インフレーション理論の佐藤勝彦先生、東大の野矢先生、あと
ファンタジーの女の人。

野矢先生が面白かった。頭いい人。とてもよくわかる。
やはり東大いいなって思ったよ流石に。
佐藤先生は、「数式なしで宇宙論」をという要望には応えていたけれど、
その中身は...NEWTON読んだ方が良いねって感じでした。
数式の代わりを用いるのでなく、「数式からこれが導かれるんです」という
のみ。そりゃ面白くないですってば。人間的にとても良さそうな人であった。
タナカさんというアーティストは、面白くもないし、芸術性も理解できませんでした。

「パラレルワールド」がテーマ。
各々の提示するパラレルワールドは噛み合っていなくて、でもだからこそ面白くなる
（予定だった）のだろうけど、問題なのは、議論するときに未だに噛み合っていないこと。

話は結局、人間の「自由意志」の問題へと流れ、決定論的な考え方をもつ科学を巡る議論に。
「基本法則がわかれば、すべての振る舞いがわかる。その法則を探求するのが科学。」
「基本法則は、所詮現実の前には穴だらけ。計算に用いられるような理想的なモノはない。」
この二つの対立なのかなあ。間違っているかもしれないけれど。
しかしこの二つは対立しないように思えます。

上の命題から
「すべての振る舞いがわかると、すべてが決定されていることになり、自由が奪われる」
という、命題を引き出すのが無理なんじゃないかなあ。
野矢先生は現実的に上のようにはなるわきゃないのでそこを論点とするべきではない、
どんなに科学が進歩しようと決して自由は奪われない、的なことを言っていたのだけど、
他の人が野矢先生が上のように主張しているように解釈して話をしていたように思えます。

僕も、科学が超進歩して、全ての振る舞いがわかるような法則が出されようとも、
そこから全ての振る舞いを計算できる人間なんて出やしないので、
自由は奪われるとか言うのは意味がわからん。と思います。
つまり、人間は、ラプラスの悪魔にはなれないんで、自由は侵されない。
時間的にも、物質的にも限界があるからね。

量子論のように、確率論的な科学を考えてみても、確かに確立の範囲内には人間の行動は
収まるかも知れん。その意味では人間の確実に予想される範囲内のものだろう。
しかし、その確率ってめっちゃ広い範囲が分母になるので、ひとつの振る舞いを予測するという
ことに関しては、かなり確率低くなるんでないの？
ミクロな動きには首尾よく、高確率で予測できるかもしれないけれど、それが分子レベルから、
人間を構成する全ての事象について全部掛け算で組み合わさることを考えれば、
やはりマクロな振る舞いの現実的な予測は無理なんじゃないかな。と。

科学の決定論と、人間の自由意志は両立するんでねえの？
レベル全然違うんだもの。生命とか自由意志の定義とか問題にする以前に。
ニュートン力学が限界だったから、量子論が確率的な概念を持ち出したんじゃないのかな。
という感じで聞いていました。
科学は、ある程度は（かなり広い範囲で）事象を確実に予測するでしょう。してくれなきゃ困るし。
しかし、全てを予測するには、資源が足らんでしょう。
確率論的に予測できても、自由を奪われたなんて感じることはできないでしょう。

無駄に長くなってしまった…ど素人の適当な意見なのに。
追記で、本日のシンポジウムについて。短く。

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