速度勾配と奥行き運動残効

奥行き運動残効における速度勾配の効果 [in Japanese]
The Effect of Velocity Gradients in Motion Aftereffect in Depth [in Japanese]

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When the local speeds increase linearly towards periphery, the observers perceived the three-dimensional rigid motion. This three-dimensional rigidity perception was not occurred when the local speeds are zero at the periphery and increase towards center or when the local speeds are always the same.
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竹内 龍人
TAKEUCHI Tatsuto
基礎心理学研究 12(2) pp.77-83 19940331
The Japanese Psychonomic Society

Diagrams 2010

Diagrams 2010
Sixth International Conference on the Theory and Application of Diagrams
http://www.diagrams-conference.org/2010/
Topics of interest include,
-psychological issues pertaining to perception, comprehension or production of diagrams

Early-vision: segmentation and learning

Censor, N., Bonneh, Y., Arieli, A., & Sagi, D. (2009). Early-vision brain responses which predict human visual segmentation and learning. Journal of Vision, 9(4):12, 1-9, http://journalofvision.org/9/4/12/, doi:10.1167/9.4.12.

正答率の検定

同一被験者が、回答を複数回おこなったデータで正答（誤答）の分析を行う（たとえば、２条件で比較する）際に、正答率のt検定か、度数の検定かを質問されることがある。同一被験者に複数回答えさせたとき、それらを２つ以上の条件で度数として集計するには注意を要する。
むしろ、正答率を測定値と考えて、２群ならばその条件別平均値をt検定したほうがよい。データを取る際に、設定された条件ごとにひとりの被験者が１回ずつの回答することにして被験者数をふやすことが可能ならば、対応のある度数の検定（マクネマーの検定）も可能。

cf.
対応がある場合の計数データの検定（本ブログ）

No.04306　カイ２乗検定か？ｔ検定か？
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc040/04306.html

Asymmetry in the perception of motion-in-depth

Vision Res. 2004 May;44(10):1003-11.
Asymmetry in the perception of motion-in-depth.
Shirai N, Yamaguchi MK.
PMID: 15031093
PubMed

J Vis. 2008 Oct 31;8(13):10.1-8.
Asymmetry in the perception of motion in depth induced by moving cast shadows.
Imura T, Shirai N, Tomonaga M, Yamaguchi MK, Yagi A.
http://journalofvision.org/8/13/10/

curve tracing

JOLICOEUR P., ULLMAN S., MACKAY M. (1986). Curve tracing: A possible basic operation in the perception of spatial relations. Memory & Cognition, 14, 129-140.


Attentional and automatic processes in line tracing: Is tracing obligatory?
DaviD CrunDall ,Geoff G. Cole , & Geoffrey Underwood
Perception & Psychophysics
2008, 70 (3), 422-430
http://app.psychonomic-journals.org/content/70/3/422.full.pdf+html

Journal Impact Factor (Psychology)

古いが、何かの参考に。
2001 Journal Impact Factor (Psychology)
http://www.psych.uw.edu.pl/doktoranckie/n2/pliki/impact_factor.pdf

IFのほかに、
Eigenfactor
The Eigenfactor is an alternative or supplement to the impact factor.
http://www.eigenfactor.org/
などもある。
心理学研究（日本心理学会）ならば、JAPANESE JOURNAL OF PSYCHOLOGY で検索可能（ただし、最近のデータはないようだ）。Japanese Psychological Research　のほうが、若干高めか。こちらは2007年で少しあがっていることがわかる。

Japanese Psychological Research 公開

Japanese Psychological Research, Wiley - Blackwell


JSTのデータベースで1954-1995まで検索可能（全文pdf閲覧可）。
科学技術振興機構（JST: Japan Science and Technology Agency）
http://www.journalarchive.jst.go.jp/japanese/jnltop_ja.php?cdjournal=psycholres1954

Rによる心理統計入門１２：グループ別の記述統計

グループ別に平均値などの記述統計をもとめる場合、たとえば性別Aごとの得点yの平均値ならば
tapply(y,A,mean)
が最も基本的。
なお、性別Aと学年Bを組み合わせるならば、
> b1 <-x[x$B=="1",]
> attach(b1)
などと、Bの１群のみ取り出し、さらにtapply()を使えばよい。
あるいは、
> a1b1 のように、組み合わせを直接指定することもできる。
また、
subset()
も可。

cf.
医学情報処理演習（群馬大、中澤氏）
http://phi.med.gunma-u.ac.jp/medstat/

 

追記　2015/09/29

list()を使えば簡単

> tapply(y,list(A,B),mean)

 

２群の平均値の差の検定をめぐって

以下では、等分散か否かに関わらず、等分散を仮定しない t 検定（ウェルチの方法）を使用すべきとされている。

二群の平均値（代表値）の差を検定するとき（群馬大、青木氏）
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/BF/index.html

PTB-3 ＆ MATLAB Update

実験のためにMATLABとPsychtoolboxを更新。

http://psychtoolbox.org/wikka.php?wakka=PsychtoolboxDownload#remove-old


初心者向けのMATLABとPsychtoolboxについての講義が以下に掲載されている。実験プログラム例も豊富。
Class notes for beginners:
http://faculty.washington.edu/ionefine/MatlabCourseNotes07.html

Rによる心理統計入門１１：クロス集計とカイ二乗検定

初歩にもどって、学生がよくつかうクロス集計とカイ二乗検定の例を。

table()でクロス集計、chisq.test()で検定をおこなう。


> X <- read.csv("CROSS.csv",header=T)
> X
test1 test2
1 a 1
2 a 2
3 b 2
4 b 2
5 a 1
6 b 2
7 a 1
8 a 2
9 b 2
10 b 2
11 b 1
12 a 2
13 b 1
14 a 1
15 b 1
16 a 1
17 a 1
18 b 2
19 b 2
20 a 1
> attach(X)
> CT<-table(test1,test2)
> CT
test2
test1 1 2
a 7 3
b 3 7
> chisq.test(CT)

Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data: CT
X-squared = 1.8, df = 1, p-value = 0.1797

イェーツの修正をしない場合、
> chisq.test(CT,correct=F)

Pearson's Chi-squared test

data: CT
X-squared = 3.2, df = 1, p-value = 0.07364

>

なお、分割表から元のデータを再現したいならば、以下参照。
R -- 分割表から元データを再現
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/tenkai.html

なぜガソリンを入れないか

高速道路でガソリンが切れるトラブルが増えているという（11/03/2009/asahi.com）。通行料１０００円の影響とされるが、渋滞でガソリンが切れそうになっても、なぜ高速を降りて給油することをさけるのか。これはプロスペクト理論（Kahneman & Tversky, 1979）で説明される。
損失（高速を一度降りて、再びに１０００円をよけいにはらうこと）を前にすると損失を避けるためのリスク（ガソリンが切れるかもしれないが、大丈夫かもしれない）をとる傾向がある。これに対して、利得を前にする（１０００円でどこまでもいける）と確実に利得を得ようとして、あえてリスクをとろうと（渋滞の高速を使わない方が早く目的地につくかもしれないが、時間が長くかかる可能性もある）はしない。
なお、プロスペクト理論が仮定する価値関数と確率加重関数は精神物理学の精神測定関数に類似しており、Kahnemanらは推論や意思決定などの高次認知過程の一部が知覚過程と類似の法則性をもつと考えている。

11/03/2009/asahi.com
http://www.asahi.com/car/news/OSK200911020129.html

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decisions under risk. Econometrica, 47, 313-327