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日本発達心理学会・他学会等共催シンポジウム
「今そこにある危機：再現可能性問題をめぐる現状と展望」
話題提供スライド

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1. 再現性問題における統計学的 論点と, その解決に向けて 東京大学 教育学研究科 岡田 謙介 (ken@p.u-tokyo.ac.jp) 1 日本発達心理学会・他学会等共催シンポジウム 「今そこにある危機：再現可能性問題をめぐる現状と展望」 Mar 19, 2019 ◦◦◦◦◦
2. p値についてのアメリカ統計学会声明 (2016)  「 2 再現性の問題が大きな契機： “The statistical community has been deeply concerned about issues of reproducibility and replicability of scientific conclusions” 177年の学会の歴史の中でも初の出来事
3. p値についてのアメリカ統計学会声明 (2016)  帰無仮説0 のもとで検定統計量が今回データから 得られた観測データ以上に極端な，つまり0 と整 合的でない方向のものになる確率； 0 からの逸脱 の程度を表す  0 が正しい確率ではない  データが偶然得られた確率ではない  科学的もしくは実社会の決定は，統計的有意性の みに基づいて行われるべきではない  有意になったもののみだけでなく，すべての結果 を報告する透明性が必要  p値や有意性は，効果の大きさや結果の重要性を表 すわけではない  p値だけでは，モデルや仮説についてのエビデンス のよい指標とはならない 3 岡田謙介 (2017). ASA声明とこれからの統計学の使われ方. 社会と調査，19, 88-93. 日本計量生物学会による翻訳 http://www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf 何で ある か 何で ない か
4. 帰無仮説検定の枠組み 4 真実 H0 H1 意思決定 H0 正しい意思決定 (確率1 − = .95) 第2種の誤り (確率) H1 第１種の誤り (確率 = .05) 正しい意思決定 (確率1 − ;検定力)  検定の前提が満たされていれば（例：H0 ,H1 やサ ンプルサイズがデータをとる前に定まっている） 第1種の誤りの確率はに抑えられる  しかし...
5.  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい  測定誤差が大きく，効果量が小さい 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい 検定の使われ方に由来する問題 5 第1種の誤りの確率が名目値より大幅に上昇 偽陽性（false-positive; 本来ない効果を 「見出して」しまう） の多発 再現性の危機
6. とその解決策  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい ☆オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス  測定誤差が大きく，効果量が小さい 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい ☆ 新たな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆ 測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス 検定の使われ方に由来する問題 6 ☆ 階層ベイズモデリング
7.  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい ☆オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス  測定誤差が大きく，効果量が小さい 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい 検定の使われ方に由来する問題 7 •◦◦◦◦
8. 8 被引用数3,357 (Mar 18, 2019)
9. Simmons et al. (2011, Psych Sci) の実験 9  ペンシルバニア大学の2034名の学生に，“When I’m sixty- four”または”Kalimba”または”Hot Potato”を聴かせた。参加 者10名が集まるごとに統計解析を実行した。事前にデータ 収集をどのタイミングで終えるのかについては決めていな かった。さらに，無関係な別の課題として，本人の生年月 日に加えて，何歳ぐらいだと自分で感じているか，食事が 楽しいと感じる程度，100の平方根，”コンピュータは複雑 な機械だ”と思う程度，父親の年齢，母親の年齢，早期割 引を使うかどうか，政治的志向，カナダ人クォーターバッ クのうち誰が賞をとると考えているか，昔のことを”古き よき日々”だと感じる程度，そして性別を尋ねた。参加者 のばらつきを統制するために，父親の年齢を使用した。….  結果，“When I’m sixty-four”群はKalimba”群よりも年齢が 有意に若かった。この曲を聴くと若返る？？？ Simmons, Nelson, & Simonsohn (2011). False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22, 1359-1366. doi: 10.1177/0956797611417632 樋口匡貴・藤島喜嗣（2018）. アスタリスク～真実の石を求め（すぎ）て ヒューマンインタフェース学会誌，20, 12–16． https://osf.io/zua7d
10. Simmons et al. (2011, Psych Sci) の実験 10  ペンシルバニア大学の2034名の学生に，“When I’m sixty- four”または”Kalimba”または”Hot Potato”を聴かせた。参加 者10名が集まるごとに統計解析を実行した。事前にデータ 収集をどのタイミングで終えるのかについては決めていな かった。さらに，無関係な別の課題として，本人の生年月 日に加えて，何歳ぐらいだと自分で感じているか，食事が 楽しいと感じる程度，100の平方根，”コンピュータは複雑 な機械だ”と思う程度，父親の年齢，母親の年齢，早期割 引を使うかどうか，政治的志向，カナダ人クォーターバッ クのうち誰が賞をとると考えているか，昔のことを”古き よき日々”だと感じる程度，そして性別を尋ねた。参加者 のばらつきを統制するために，父親の年齢を使用した。….  結果，“When I’m sixty-four”群はKalimba”群よりも年齢が 有意に若かった。この曲を聴くと若返る？？？ Simmons, Nelson, & Simonsohn (2011). False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22, 1359-1366. doi: 10.1177/0956797611417632 樋口匡貴・藤島喜嗣（2018）. アスタリスク～真実の石を求め（すぎ）て ヒューマンインタフェース学会誌，20, 12–16． https://osf.io/zua7d
11. 問題のある研究慣習 (QRPs: questionable research practices)  有意になるまでサンプルサイズを増加させる  測定・分析した変数のうち一部だけを報告する  結果を見てから作った仮説を，あたかもデータ収集前 からあったかのように報告する（HARKing: hypothesizing after the results are known） といった，現代の観点からは問題のある研究・報告にお ける実践のこと  第１種の誤りの確率を（大幅に）増加させる  Bem (1987)などに見られるように，以前は問題な いと認識されていたり，むしろ推奨されてさえい たりした(池田・平石, 2016) 11 (John, Loewenstein, & Prele, 2012) John, L. K., Loewenstein, G., & Prelec, D. (2012). Measuring the prevalence of questionable research practices with incentives for truth telling. Psychological Science, 23, 524–532. doi: 10.1177/0956797611430953 池田功毅・平石界 (2016). 心理学における再現可能性危機：問題の構造と解決策. 心理学評論, 59, 3-14.
12. 論文中で報告されたp値の分布 12  「ぎりぎり有意」となるp値が妙に多い Leggett, N. C. et al. (2013). The life of p: "Just significant" results are on the rise. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 66, 2303-2309. 2誌における1965年と2005年の比較
13.  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい ☆オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス  測定誤差が大きく，効果量が小さい 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい 検定の使われ方に由来する問題 13 ••◦◦◦
14. (母集団での)相関係数の希薄化(attenuation)  = +  = + のとき，  𝑥𝑥 ≤  測定誤差により， 観測される効果は真の 効果より小さくなる 14 𝑥𝑥 Var() Var + Var()  しかし，これはN=∞の（母集団における）ときの話  サンプルサイズも考慮に入れると？ Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. American Journal of Psychology, 1, 72-101. 南風原朝和・平井洋子・杉澤武俊 (2009). 心理統計学ワークブック：理解の確認と深化のために. 有斐閣. 心理では，真の効果は観測される効果より大きい？？ 真値 測定誤差 観測値
15. 2種類の誤差 15  測定誤差（measurement error）  測定道具や測定能力の不完全さに由来する誤差  標本誤差（sampling error）  母集団の全体ではなく，その一部からのみ観測 データを収集することに由来する誤差  N=∞のときは標本誤差は0であり，測定誤差のみ  Nが小さくなるにしたがって，標本誤差の相対的影響 は大きくなる
16. 標本における相関係数 16 Loken, E. & Gelman, A. (2017). Measurement error and the replication crisis. Science, 355, 584-585.  Nが小さいときは，標本誤差の影響がより大きく 相関係数の希薄化が生じていても真値を過大推定して しまうケースがしばしば生じる (N=50) (N=3,000) 相関係数（真値） 相関係数（推定値） 真値を過大推定した割合 サンプルサイズ
17. 「統計的有意性フィルター」  さらに「有意になった結果が報告される」場合，論文 誌上で報告される効果量の推定値は，真の効果量が小 さい場合に，より真値を大幅に過大推定してしまう  検定での有意性だけによって出版成否が決まってしま うことの不利益は，(発達)心理学研究でとくに大きい 17 Gelman, A. (2018). The failure of null hypothesis significance testing when studying incremental changes, and what to do about it. Personality and Social Psychology Bulletin, 44, 16-23.
18. とその解決策  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい ☆オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス  測定誤差が大きく，効果量が小さい 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい ☆ オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆ 測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス 検定の使われ方に由来する問題 18 ☆ 階層ベイズモデリング •••◦◦
19. よい測定を目指すこと 19  推定量の標準誤差∝ 1  誤差を1/2にするには，4倍のサンプルサイズが必要  測定誤差を小さくできる研究デザインを組むこと は，とくにサンプルサイズを大きくすることが困 難な分野（発達心理学？）では重要  ともあれ，測定誤差・標本誤差は生じてしまう。 それを前提に研究者は何ができるか？
20. 20 階層ベイズ(マルチレベル,混合効果)モデリング 久保拓弥 (2012). データ解析のための統計モデリング入門 岩波書店
21. 階層ベイズ(マルチレベル,混合効果)モデリング 21 Katahira, K. (2016). How hierarchical models improve point estimates of model parameters at the individual level. Journal of Mathematical Psychology, 73, 37-58. 集団 レベル 個人 レベル 1 2 3 4 （個人レベルの 標本平均の分布）
22. なぜ階層ベイズモデリングが有効なのか？ 22  個人差・集団差と構造を分離してモデリング，推定を 行うことができる  「変動を受容し，不確実性を受入れ，その上で できることをせよ」(Gelman, 2018)  心理的変数（潜在変数）を導入し，心理学理論を反映 した構造をモデルに取り入れることができる → 心理学の理論化，深化に役立つ  確率的プログラミング言語（Stan, JAGS）を用いて， 汎用的にデータへの当てはめができる  事後予測チェック，ベイズファクターなどを用いてモ デルの妥当性を評価できる Lee, M.D. (2011). How cognitive modeling can benefit from hierarchical Bayesian models. Journal of Mathematical Psychology, 55, 1-7. Gelman, A. (2018). The failure of null hypothesis significance testing when studying incremental changes, and what to do about it. Personality and Social Psychology Bulletin, 44, 16-23.
23. 「モデリング」という考え方 23  自然言語によるモデル（弱い理論）  わかったような気になれるが，反証しにくい  複数のモデルが乱立しがちであり比較しにくい  統計モデリングにおける量的なモデル（強い理論）  量的な説明や予測を行うため，反証やモデル比較を可 能にし，モデルの改善＝理論の改善につながっていく 役に立つ モデル 複雑な 現実 捨象・理論化 数量化 関係の明確化 Eysenck, H. J. (1985). The place of theory in a world of facts. In K. B. Madsen & L. Mos (Eds.), Annals of Theoretical Psychology, Vol 3 (pp. 17–72). New York: Plenum Press. 竹澤正哲 (2018). 心理学におけるモデリングの必要性 心理学評論, 61, 42-54.
24. 階層ベイズQ-学習モデル 24 Katahira, K. (2016). How hierarchical models improve point estimates of model parameters at the individual level. Journal of Mathematical Psychology, 73, 37-58. ••••◦
25. 階層ベイズSIMPLEモデル 25 Shiffrina, R.M., Lee, M.D., Kim, W., & Wagenmakers, E-J. (2008). A survey of model evaluation approaches with a tutorial on hierarchical Bayesian methods. Cognitive Science, 32, 1248-1284. Lee, M.D. & Wagenmakers, E-J. (2013) 井関龍太訳 (2017) ベイズ統計で実践モデリング 北大路書房 ◦：データ，グレー：予測
26. 項目反応モデル Okada, K., Vandekerckhove, J., & Lee, M.D. (2018). Modeling when people quit: Bayesian censored geometric models with hierarchical and latent-mixture extensions. Behavior Research Methods, 50, 406-415. 豊田秀樹 (2018, 編著).たのしいベイズモデリング: 事例で拓く研究のフロンティア 北大路書房 10章 4 14 0 1 回答した 項目数 提示された 項目数 回答した ページ数 4頁の指示に 従う人か k頁読んだ人の回答確率 頁数の効果の切片と傾き 4頁の指示に 従う人である確率 無限に頁数があれ ば何頁まで答えたか 次の頁に進まず やめる確率 □：離散変数 ◦：連続変数 色つき：観測 色なし：非観測 回答項目数の階層ベイズ打ち切り幾何分布モデル （グラフィカルモデル表現） 26 (読んだ頁数 のしたがう) 打ち切り幾何分布 本質的なパラメータが 個人に依らず共通
27. 階層ベイズ隠匿情報検査モデル Shibuya, Y., Okada, K., Ogawa, T., Matsuda, I., & Tsuneoka, M. (2018) Hierarchical Bayesian models for the autonomic-based concealed information test. Biological Psychology, 132, 81-90. 盗まれうる対象物 生理指標値（心拍数，皮膚コンダク タンス反応，脈波容積，呼吸数） 実験条件（模擬窃 盗群，統制群） 繰り返し（5回/物) 実験参加者 P=167 人 効果量d=1～3で 窃盗群を弁別できる 27
28. （心理学分野での）ベイズ統計の近年の受容 28 心の普遍的な法則性を解明・ 理解したい（数理心理学） 帰無仮説検定の 本来の意味を超えた濫用誤用 階層・潜在変数モデリングの ツールとしてのベイズ (認知モデル・計算論モデル) オルタナティヴな分析， 評価の枠組みとしてのベイズ （ベイズファクター） ベイズ統計的アプローチの受容・応用が進んでいる マルコフ連鎖モンテ カルロ(MCMC)法 JAGS・Stan等 のソフトウェア 清水裕士(2018). 心理学におけるベイズ統計モデリング. 心理学評論, 61, 22-41. 再現可能性 問題 心理学における 統計改革 学んでみる・やってみると ベイズ統計の考え方は自然で合理的だ
29. ベイズファクター 29  データによって与えられた、あるモデル（仮説）0 に比して1 を支持する程度（オッズ）の変化  帰無仮説も支持できる，新しいデータが得られるごと に逐次的更新ができる，オッカムの剃刀を内在する などのよい性質を持つ  「…ベイズファクターという単純な概念は裁判の基礎 である。それはまた病気の診断や、科学的な考え方の 基礎でもある。ベイズファクターを大学に入る前に教 えるべきだ！」（Good, 1995） 10 = � 1 0 � 1 0 Good, I. J. (1995). When batterer turns murderer. Nature, 375, 541. 岡田謙介(2018) ベイズファクターによる心理学的仮説・モデルの評価 心理学評論, 61, 101-115.
30. オープンサイエンス  インターネット以前の時代には不可能だったが，現代 ではデータやプログラムの公開は容易  研究コミュニティにとってのメリットは大きい  被引用数増など研究者側のメリットも 30 https://osf.io/xp7m2/ 三浦麻子 (2018). 心理学におけるオープンサイエンス：「統計革命」のインフラストラクチャー. 心理学評論, 61, 3–12.
31. とその解決策  前提の軽視，「p<.05」が過度に重視 「結果を見てのN増し」に代表されるQRPsが蔓延  測定する変数が多数 → 「有意になったものだけ報告」が行われやすい ☆オルタナティヴな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス  測定誤差が大きく，効果量が小さい → 本来よりも大きな効果や逆の効果が報告されやすい ☆ 新たな視点の導入 （効果量，ベイズ，モデリング...） ☆ 測定の改善（被験者内計画，...） ☆ オープンサイエンス 再現性問題における統計的論点 31 ☆ 階層ベイズモデリング •••••