さっさと引越し! 移りゆく人生の泡沫を面白おかしく記述することを目標にするBlogです

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StatsとApplied Linguistics
◆ Rod Ellis集中講義3日目。
 先週どころか昨年に引き続き、Implicit vs. Explicit Knowledgeのお話。

 今日明日は高島先生がいないので、若干静か。
 議論の切り口として、いかに貢献していたか、いなくなってみると感じますね。
 

◆ それにしても今回はよく(心理)統計がよく出てくると感じました。
 まあ理論概要から離れて、具体的な研究論文を見ることが多いので、何ら不思議はないんですが。
 若干周りがグロッキー気味。。。
 自分は水を得た魚状態(苦笑)。

 浮き立つ心を鎮めるのに苦心しました。
 でも、でもだ。因子分析や、語彙のYes/No Questionは、絶対知ってたけど手を上げなかった人がいただろう。


◆ お話そのものは、もういつも通りとても素晴らしかったです。今でも頭の中でオーバーヒートが止まらない。
 ただし「統計的には」、少々不服な部分も残りました。

 研究結果には頷かされることが多かったので、本質には関係ない瑣末なところです。
 気になったことが数点。自分の中で解決しなかったことも1点。
 メモ程度に書くと、まず自分の調査不足で分からないことだったんですが、因子分析で因子負荷量が0.3以下のものは、どんなに0.3に近くても解釈の際カットするのか、ということ。
 Ellisは「.28でも.29でも、3以下だから意味はない」と言っていたが、果たして?
 どこかでcut-off pointを設けなければならないのは確かだけれど。
 これは後で調べてみましょう。

 あと大きな点としては、効果量
 効果量出さないこと自体は、まあそういう論文はよく見るので別に改めて批判するつもりはないんですが、100点のテストで1点の差があったとして、それって意味があるのかなぁ、と思うわけです。
 同じく0.2程度の相関で、物事を語ってしまっていいのか、とか。

 大規模プロジェクトで、被験者が200人以上いたりするので、そりゃ有意にはなりそうなんですが……。
 サンプルサイズを大きくしていけば、どんな集団だろうと平均が等しいなんてことはありえない、というのは推測統計の常識のはず。
 統計は難しい。


 喉から質問が出かけましたが、Ellisから統計手法を引っ張り出しても仕方ない。目の前にいるのはSLAの巨人。だったらSLAの話を聞かなきゃ損だ!と咄嗟に飲み込みました。大人になったぜ。


◆ 前にlangstatさんとご飯を食べながら、人文系の学会で「断り・解説なしに用いていい統計手法はどこまでか」という議論に花を咲かせたことがありました。
 そのときは確か、まあ分散分析くらいじゃないですか、という結論に落ち着いた気がしましたが、今日の会場の空気を読む限り、分散分析も結構危ないかもしれない。
 いや分散分析って、「最もよく使用される推測統計」と言われるくらいでよく見る割に、随分と難しいんですけど。
 
 ちなみに本日最も複雑だった手法は、「確認的因子分析」でした。
 というかEllisは「因子分析」と言っていた割に、資料でその箇所は「主成分分析」となっていたし、「確認的因子分析」とと言っていた該当箇所は「共分散構造分析」でした。

 まあ手法的には大差ないとよく言われますが、そんな細かいことは関係なく、統計分からない人にこれはへヴィだ。
 しかし統計を説明せず、内容を伝えて納得させるのは大変だなぁ、などと人ごとのように思いました。


 そういえばANOVAを英語で発音しているところを始めて聞いた(笑)。
 なんだか不思議な音に聞こえた。

 明日のまとめが楽しみです。
 寝坊しないように、寝る!
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