心理学研究法・心理統計：直前対策パック

公式集、全トピックの解法の要点、16 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。

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1公式と解法

記述統計

平均: x̄ = Σx/n
標本標準偏差: s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中央値: 並べ替えたデータの真ん中の値
z スコア: z = (x − μ)/σ
正規分布: ±1σ 以内に 68%、±2σ 以内に 95%

確率

余事象: P(not A) = 1 − P(A)
加法定理: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
独立な事象: P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
条件付き確率: P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
二項分布: P(X = k) = C(n,k)·p^k(1 − p)^n−k

正規分布

z スコア: z = (x − μ)/σ
x 未満: P(X < x) = Φ(z)
x より大きい: P(X > x) = 1 − Φ(z)
2 つの値の間: Φ(z₂) − Φ(z₁)
パーセンタイル: x = μ + z·σ

解き方

値を z スコアに変換します：z = (x − μ)/σ。
z より左側の面積 Φ(z) を表で調べます。
右側の面積は 1 − Φ(z)、区間の面積は 2 つの左側の面積の差です。
パーセンタイルでは逆にたどります：面積から z を求め、x = μ + z·σ とします。

信頼区間

σ が既知: x̄ ± z·σ/√n
σ が未知: x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z の臨界値: 90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
標本サイズ: n = (z·σ/E)², rounded up

解き方

z（母集団の σ が既知）と t（標本の s しかなく、自由度 n − 1）のどちらを使うか判断します。
信頼水準に対応する臨界値を求めます。
誤差の幅：E = 臨界値 × 標準偏差/√n。
区間：x̄ ± E。

仮説検定と信頼区間

平均の z 検定: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)
平均の t 検定: t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), df = n − 1
有意水準 5% の両側検定: |z| > 1.96 なら H₀ を棄却
信頼区間: x̄ ± z·σ/√n

解き方

H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。
検定統計量を計算します：(x̄ − μ₀)/(σ/√n)、または s と t を使います。
臨界値と比較するか、p 値を求めます。
統計量が臨界値を超えていれば（p が α より小さければ）H₀ を棄却し、結論を言葉で述べます。

線形回帰と相関

平方和: S_xx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, S_xy = Σxy − ΣxΣy/n
傾き: b = S_xy/S_xx
切片: a = ȳ − b·x̄
相関: r = S_xy/√(S_xxS_yy)
残差: e = y − ŷ

カイ二乗検定

検定統計量: χ² = Σ(O − E)²/E
適合度: E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
独立性: E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
臨界値（α = 0.05）: df 1: 3.841, 2: 5.991, 3: 7.815, 4: 9.488
判断: χ² > χ²_crit なら H₀ を棄却

2演習問題

1.心理学研究法ふつう

アメリカの学部生だけで行った研究に欠けている可能性があるのはどれですか？

A内容的妥当性
B評定者間信頼性
C母集団的妥当性
D内的一貫性

2.心理学研究法むずかしい

ある自己報告尺度で、多くの記述に同意する人が内容にかかわらず高い得点をとることがわかりました。これはどの反応バイアスで、どのように減らせますか？

A社会的望ましさのバイアス。より大きな標本を使う
B要求特性。二重盲検デザインを使う
C黙従バイアス。逆転項目を含める
D順序効果。参加者のカウンターバランスを使う

3.記述統計ふつう

データの標本標準偏差 s を求めなさい：53, 51, 19, 14, 44, 59, 23。

n = 7

s =

4.記述統計むずかしい

ある量は平均 60、標準偏差 8 の正規分布に従います。50.4 より大きい値の割合 P はいくつですか？

μ = 60σ = 8x = 50.4

P =

5.確率ふつう

公正なさいころを 2 回振ります。少なくとも 1 回 6 が出る確率 P はいくつですか？

n = 2

P =

6.確率むずかしい

ゲームの参加費は €2 です。確率 0.2 で €4、確率 0.02 で €40 を獲得し、それ以外では何も獲得しません。賭け金は戻りません。1 ゲームあたりの純利得の期待値 E(G) を求めなさい。

賭け金 = €2€4: p = 0.2€40: p = 0.02

E(G) = €

7.正規分布ふつう

標準正規曲線の下で、z の右側の色つき面積が 0.8729 になるように z をドラッグします。z を小数第 2 位まで求めなさい。

A = 0.8729

z =

8.正規分布むずかしい

袋の重さは、平均 250 g、標準偏差 5 g の正規分布に従います。色つきの上位 80% が右側になるように、しきい値をドラッグします。しきい値 x を求めなさい。

μ = 250 gσ = 5 g80%

x = g

9.信頼区間ふつう

11 個からなる標本の平均は 23.5、標準偏差は s = 16.5 です。母集団はほぼ正規分布に従います。平均の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 11x̄ = 23.5s = 16.590%t(10) = 1.812

上限 =

10.信頼区間むずかしい

母標準偏差は 33 です。平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 5 以下にするには、どれだけの標本サイズ n が必要ですか？

σ = 33E = 599%

n =

11.仮説検定と信頼区間ふつう

学生 49 人の標本の平均点は 500.7、標本標準偏差は 4 です。H₀: μ = 500 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 500x̄ = 500.7s = 4n = 49

t =

12.仮説検定と信頼区間むずかしい

α = 0.05 の片側 z 検定で、平均の 4 単位のずれを検出力 80% で検出しなければなりません。標準偏差は 14 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

α = 0.05検出力 = 80%δ = 4σ = 14z_α = 1.645z_β = 0.842

n =

13.線形回帰と相関ふつう

表は x = 荷重 (kN) と y = 伸び (mm) の 5 組の対になった観測値を示しています。最小二乗直線の決定係数 r² を求めなさい。

n = 5

r² =

14.線形回帰と相関むずかしい

表は x = 勉強時間と y = 試験の得点の 5 組の対になった観測値を示しています。最小二乗直線 ŷ = a + b·x を用います。 x = 10 のときの ŷ を予測しなさい。

n = 5x = 10

ŷ =

15.カイ二乗検定ふつう

分割表は観測度数を示しています。行の変数と列の変数の独立性の検定について、カイ二乗統計量 χ² を計算しなさい。連続性の補正は使いません。

N = 1602 × 3

χ² =

16.カイ二乗検定むずかしい

表は観測度数を示しています。2 つの変数が独立かどうかを α = 0.05 で検定しなさい（連続性の補正なし）。検定統計量 χ² を計算し、表の臨界値と比べなさい。

N = 2803 × 2α = 0.05

χ² =

3溶液

1.心理学研究法

答え: C · 母集団的妥当性

これが答えになる理由

母集団的妥当性は外的妥当性の一種です。ほとんどが若く、西洋の、教育を受けた人々からなる標本は、ほかの人々を代表しないかもしれません。

答え

C · 母集団的妥当性

2.心理学研究法

答え: C · 黙従バイアス。逆転項目を含める

これが答えになる理由

黙従は項目に同意する傾向です。肯定的な表現の項目と否定的な表現の項目を混ぜると、すべてに同意しても極端な得点にはならなくなります。

答え

C · 黙従バイアス。逆転項目を含める

3.記述統計

答え: s = 18.4

記述統計：平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です（n が偶数なら真ん中 2 つの平均）。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。

平均

x̄ = 263/7 = 37.57

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 15.43² + 13.43² + (−18.57)² + (−23.57)² + 6.429² + 21.43² + (−14.57)² = 2032

標準偏差

s = √(2032/6) = 18.4

答え

s = 18.4

4.記述統計

答え: P = 0.8849

標準化する

z = −1.2

標準正規分布表

Φ(−1.2) = 0.1151

P = 1 − 0.1151 = 0.8849

答え

P = 0.8849

5.確率

答え: P = 0.3056

確率：どの結果も同様に確からしいとき、P(A) = 該当する場合の数/全体の場合の数。独立な事象は掛け合わせます：P(A かつ B) = P(A)·P(B)。余事象がよく役立ちます：P(少なくとも 1 回) = 1 − P(1 回もない)。二項分布：成功確率 p の独立な試行を n 回行うと、P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ。

余事象

P(6 が出ない) = (5/6)² = 0.6944

P = 1 − 0.6944 = 0.3056

答え

P = 0.3056

6.確率

答え: E(G) = −0.4 €

離散確率変数：確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値（平均）は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σ_Y = |a|·σ_X となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。

純利得の結果

G: 2 (p = 0.2), 38 (p = 0.02), −2 (p = 0.78)

期待値

E(G) = 2·0.2 + 38·0.02 − 2·0.78 = −0.4 €

答え

E(G) = −0.4 €

負の値は、平均して損をすることを意味します。

7.正規分布

答え: z = −1.14

面積から z へ戻る：Φ(z) は z の左側の面積です。左側の裾の面積 A なら、表で Φ(z) = A となる z を見つけます。右側の裾の面積 A なら Φ(z) = 1 − A です。−z から z の間の中央の面積 A なら、各裾に (1 − A)/2 が残るので、Φ(z) = (1 + A)/2 です。値 x には x = μ + zσ を使います。

z の左側の面積

Φ(z) = 1 − 0.8729 = 0.1271

z 表を逆に読む

表の中で 0.1271 を見つけ、z を読み取ります。

z = −1.14

答え

z = −1.14

8.正規分布

答え: x = 245.8 g

左側の面積

Φ(z) = 0.2

表からの z

z ≈ −0.84

元の単位に戻す

x = 250 − 0.84·5 = 245.8 g

答え

x = 245.8 g

9.信頼区間

答え: 上限 = 32.51

平均の信頼区間：x̄ ± 誤差の幅。母集団の σ が既知なら誤差の幅は z·σ/√n、標本標準偏差 s しかなければ自由度 n − 1 の t を使って t·s/√n です。臨界値：z = 1.645（90%）、1.96（95%）、2.576（99%）。誤差の幅を E 以下にするには n ≥ (z·σ/E)² が必要で、端数は切り上げます。

臨界値

df = n − 1 = 10, t = 1.812

誤差の幅

E = 1.812·16.5/√11 = 9.015

区間

23.5 ± 9.015 → [14.49, 32.51]

答え

上限 = 32.51

10.信頼区間

答え: n = 290

n について解く

n = (2.576·33/5)² = 289.1

切り上げる

標本サイズは整数であり、切り捨てると誤差の幅が大きくなりすぎます。

n = 290

答え

n = 290

11.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.225

平均の検定：検定統計量は、標本平均が H₀ で主張された値から標準誤差何個分離れているかを表します：σ が既知なら z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)、標本から推定するなら t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。信頼区間は x̄ ±（臨界値）·（標準誤差）です。

標準誤差

SE = 4/√49 = 4/7 = 0.5714

検定統計量

t = (500.7 − 500)/0.5714 = 1.225

答え

t = 1.225

t_{0.025; df = 48} = 2.011

|t| < 2.011 なので、有意水準 5%（両側）で H₀ は棄却されません。

12.仮説検定と信頼区間

答え: n = 76

検定に必要な標本サイズ：有意水準 α の片側 z 検定で、真のずれ δ を検出力 1 − β で検出するには、標準誤差が δ = (z_α + z_β)·σ/√n を満たす必要があるので、n = ((z_α + z_β)·σ/δ)² を切り上げます。

n について解く

n = ((1.645 + 0.842)·14/4)² = 75.77

切り上げる

n = 76

答え

n = 76

13.線形回帰と相関

答え: r² = 0.9542

最小二乗回帰：x̄ と ȳ を平均とし、Sxx = Σ(x − x̄)²、Syy = Σ(y − ȳ)²、Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) とすると、直線 ŷ = a + b·x の傾きは b = Sxy/Sxx、切片は a = ȳ − b·x̄ なので、この直線は必ず (x̄, ȳ) を通ります。ピアソンの相関係数 r = Sxy/√(Sxx·Syy) は −1 から 1 の間の値をとります。r² は y の変動のうち直線で説明される割合です。

平均

x̄ = 30/5 = 6

ȳ = 94/5 = 18.8

平方和と積和

S_xx = Σ(x − x̄)² = 40

S_xy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 118

S_yy = Σ(y − ȳ)² = 364.8

決定係数

r² = 118²/(40·364.8) = 0.9542

答え

r² = 0.9542

y の変動の約 95.42% が直線で説明されます。

14.線形回帰と相関

答え: ŷ = 84.4

平均

x̄ = 35/5 = 7

ȳ = 365/5 = 73

平方和と積和

S_xx = Σ(x − x̄)² = 40

S_xy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 152

回帰直線

b = 152/40 = 3.8

a = 73 − 3.8·7 = 46.4

ŷ = 46.4 + 3.8·x

予測

ŷ = 46.4 + 3.8·10 = 84.4

答え

ŷ = 84.4

15.カイ二乗検定

答え: χ² = 0.2333

カイ二乗検定：観測度数 O と H₀ のもとでの期待度数 E を χ² = Σ(O − E)²/E で比べます。適合度検定：各カテゴリーで E = n·p、自由度 df = k − 1（データから推定したパラメータ 1 つごとにさらに 1 を引く）。r × c 表での独立性の検定：E = 行の合計 × 列の合計 / 総計、df = (r − 1)(c − 1)。χ² が選んだ α での臨界値を超えたら H₀ を棄却します。

期待度数

日勤: 40·32/160 = 8, 40·48/160 = 12, 40·80/160 = 20

夜勤: 120·32/160 = 24, 120·48/160 = 36, 120·80/160 = 60

カイ二乗統計量

χ² = (9 − 8)²/8 + (12 − 12)²/12 + (19 − 20)²/20 + (23 − 24)²/24 + (36 − 36)²/36 + (61 − 60)²/60

χ² = 0.2333

答え

χ² = 0.2333

df = 2。α = 0.05 での臨界値は 5.991 なので、H₀（独立）は棄却されない。

16.カイ二乗検定

答え: χ² = 49.77

期待度数

ライン 1: 64, 16

ライン 2: 80, 20

ライン 3: 80, 20

カイ二乗統計量

χ² = (43 − 64)²/64 + (37 − 16)²/16 + (94 − 80)²/80 + (6 − 20)²/20 + (87 − 80)²/80 + (13 − 20)²/20

χ² = 49.77

判断

df = 2, χ²_crit = 5.991

49.77 > 5.991

答え

χ² = 49.77

χ² は臨界値より大きいので、H₀ は棄却されます：変数の間には関連があるようです。

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