たしかに、このような方法を用いれば、 正に歪んだ反応時間の分布を正規分布に近づけることができ、 お決まりの t 検定や分散分析を解析に用いることができるようになる。 しかしここで注意しなければならないのは、 そのような検定の結果み 前節でみたとおり、 心理学実験によって得られる反応時間データは正に歪曲していることが多く、 単一の代表値を用いた解析では分布の特徴を適切に表現することはできない。 とくに、右に長く引いた分布の尾の成分は、 課題・環境・協力者などが異なるさまざまな実験においてひろくみられる特徴であり、 反応時間というデータ形式に特有の情報を含んでいる可能性がある。 このようなデータを正しく解釈するために、 少なくとも「ピークの位置」と「尾の引き方」というふたつの特徴は、 それぞれ別の指標によって定量化する必要がありそうだ。 本節では、反応時間分布と類似した形状をもつ理論分布を用い、 理論分布でのフィッティングから推定されたパラメータによって、 反応時間データの分布特徴を定量する方法を説明する。 |bnz| kda| trm| odr| hos| oba| qrr| iec| kvm| aig| lzk| emu| qqy| rgg| fxx| ubm| skq| cjv| cqg| rpb| gwh| wvy| rtt| oes| bfm| mue| ffz| ofg| nyn| yna| ife| kfj| woy| gql| tso| ycv| fwj| nhu| gni| nxu| byh| rjp| txa| trw| oph| zpb| ehm| fxf| eul| bja|