過去の研究会情報
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研究法研究部会 第1回研究会
MDS，使ってる？――心理学研究における応用可能性――
MDS，使ってる？――心理学研究における応用可能性――
日程：2019年 3月3日(日) 13:00〜17:00（終了しました）
会場：日本大学文理学部3号館5F 3501教室 (アクセス)
参加費：無料
発表概要：当日の発表スライドは以下をご参照ください。また，発表内容が日本認知心理学会テクニカルレポートに掲載されています。
多次元尺度構成法，その基礎と広がり
多次元尺度構成法，その基礎と広がり
発表者：小杉 考司 (専修大学)
多次元尺度構成法 (Multi dimensional scaling, 以下MDS) は一言で言えば「距離行列から地図を作る」技術である。このように仮定の少ないモデルだからこそ，様々な応用が可能である。今回の発表では，多次元尺度構成法の基本的考え方から，その応用として
個人差を表現する方法 (INDSCAL)
地図に情報を描き加える方法 (PREFMAP, Abelson Mappingなど)
非対称関係に拡張する方法 (HFM, Asymmetric von Mises Scalingなど)
などを紹介したい。
20190303研究法研究部会_公開用.pdf自由分類課題によって得られた類似度データの分析：MDSとDISTATIS
自由分類課題によって得られた類似度データの分析：MDSとDISTATIS
発表者：井関 龍太 (大正大学)
自由分類課題は，知覚・感覚判断や感性評価に広く適用でき，多数の類似度データを簡便に集めることができる方法である。その一方で，この課題を通して得られたデータから体系的な結論を導くことは必ずしも簡単でないと思われる。本発表では，MDSとその拡張版とみなせるDISTATISによる分析方法を紹介する。このことを通して自由分類課題による研究および感性評価の有用性と妥当性について議論することが目的である。
なお，以下の文献が中心となる参考文献であり，RのDistatisRパッケージによる分析の実行法についても紹介する予定である。
Chollet, S., Valentin, D., & Abdi, H. (2014). Free sorting task. In P. V. Tomasco & G. Ares (Eds.), Novel techniques in sensory characterization and consumer profiling. Boca Raton: Taylor and Francis. pp. 207-227.
(論文PDF)
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