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psychono.39.27.pdf | 1.26 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
タイトル: | 実験心理学者のための階層ベイズモデリング入門--RとStanによるチュートリアル-- |
その他のタイトル: | Introduction to hierarchical Bayesian modeling for experimental psychologists: A tutorial using R and Stan |
著者: | 武藤, 拓之 https://orcid.org/0000-0002-0007-6019 (unconfirmed) |
著者名の別形: | Muto, Hiroyuki |
キーワード: | Bayesian statistical modeling ex-Gaussian distribution psychophysical measurement drift diffusion model open data |
発行日: | Mar-2021 |
出版者: | 日本基礎心理学会 |
誌名: | 基礎心理学研究 |
巻: | 39 |
号: | 2 |
開始ページ: | 196 |
終了ページ: | 212 |
抄録: | Hierarchical Bayesian modeling is a powerful and promising tool that aids experimental psychologists to flexibly build and evaluate interpretable statistical models that consider inter-individual and inter-trial variability. This article offers several examples of hierarchical Bayesian modeling to introduce the idea and to show its implementation with R and Stan. As a tutorial, it uses data from well-known experimental paradigms in perceptual and cognitive psychology. Specifically, I present linear models for correct response time data from a mental rotation task, probit models for binary choice data from two psychophysical tasks, and drift diffusion models for both response time and binary choice data from an Eriksen flanker task. The R and Stan scripts and data are available on the Open Science Framework repository at https://doi.org/10.17605/osf.io/2zxs6. The importance of model selection and the potential functions of open data practices in statistical modeling are also briefly discussed. |
著作権等: | © 2021 日本基礎心理学会 発行元の許可を得て登録しています. |
URI: | http://hdl.handle.net/2433/277508 |
DOI(出版社版): | 10.14947/psychono.39.27 |
出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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