心のはたらきを生み出す脳の構造や機能を明らかにするためには，脳の構造や機能の計測に加えて，ヒトの心のはたらきを適切に計測することが求められます。これを定量的・数理的に行うための研究分野が，計量心理学（psychometrics）や数理心理学（mathematical psychology）です。本講義では，こうした分野で発展し，脳科学研究で広く使われるようになっている，ヒトの心理計測のための代表的な方法の，考え方と統計モデルを扱います。どのような調査・実験データを取得し，それをどう統計分析することによって，どのような心的機能が計測できるのか，その背後にある理論はどのようなものか，といった点をお伝えできるようにしたいと思います。

講師

岡田 謙介 先生
東京大学大学院 教育学研究科 准教授

日時

2024年08月02日（金）13:00～17:30（12:40より受付開始）第1部～第3部 13:00～16:50（休憩あり）
⇒アーカイブ配信中。視聴のお申込みは事務局（電子メールアプリが立ち上がります）までお問い合わせください！

場所

オンライン開催（Zoom）

お問い合せ先

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講師紹介

岡田 謙介（おかだ けんすけ）先生

現職

• 東京大学大学院 教育学研究科 准教授

経歴

• 2004年　東京大学教養学部生命・認知科学科卒業
• 2006年　東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了
• 2009年　東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻博士課程修了・博士（学術）
• 2006年～2009年　日本学術振興会特別研究員（DC1）
• 2009年～2010年　日本学術振興会特別研究員（PD）
• 2010年～2012年　専修大学人間科学部 専任講師
• 2012年～2018年　同 准教授
• 2018年～ 現職
• 2021年～ 科学技術振興機構 さきがけ研究員（兼任）

研究概要

心理統計学・ベイズ統計学が専門です。心理学や社会科学のデータをモデリングし，現象の理解と予測，および教育に関わる諸問題の解決に役立てることに関心を持っており，そのために，とくにベイズ統計学の方法論と応用を研究しています。脳-心-行動のはたらきについて科学的に理解していくためにも，社会科学的な問題を実証的に解決していくためにも，統計学の理論と方法を役立てることのできるフィールドは，ますます広がっていると考えています。

主な業績

主な査読論文

• Fujita, K., Okada, K., & Katahira, K. (2023). Stimulus selection in a Q-learning model using Fisher information and Monte Carlo simulation. Computational Brain & Behavior, Online Ahead of Print.
• Oka, M., & Okada, K. (2023). Scalable estimation algorithm for the DINA Q-matrix combining stochastic optimization and variational inference. Psychometrika, 88, 302–331.
• Oka, M., Saso, S., & Okada, K. (2023). Variational inference for a polytomous-attribute saturated diagnostic classification model with parallel computing. Behaviormetrika, 50, 63-92.
• Bunji, K. & Okada, K. (2021). Linear ballistic accumulator item response theory model for multidimensional multiple-alternative forced-choice measurement of personality. Multivariate Behavioral Research, 57(4), 658-678.
• Okada, K. & Bunji, K. (2021). Increase of reliability by incorporating response time into the paired-comparison psychological measurement. Behaviormetrika, 48, 169-177.
• Yamaguchi, K., & Okada, K. (2020). Variational Bayes inference algorithm for the saturated diagnostic classification model. Psychometrika, 85, 973–995.
• Yamaguchi, K., & Okada, K. (2020). Variational Bayes inference for the DINA model. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 45(5), 569-597.
• Bunji, K. & Okada, K. (2020). Joint modeling of the two-alternative multidimensional forced-choice personality measurement and its response time by a Thurstonian D-diffusion item response model. Behavior Research Methods, 52, 1091–1107.
• Bunji, K. & Okada, K. (2019). Item response and response time model for personality assessment via linear ballistic accumulation. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 2, 263–297.
• Okada, K., Vandekerckhove, J. & Lee, M. D. (2018). Modeling when people quit: Bayesian censored geometric models with hierarchical and latent-mixture extensions. Behavior Research Methods, 50, 406–415.
• Okada, K. & Mayekawa, S. (2017). Post-processing of Markov chain Monte Carlo output in Bayesian latent variable models with application to multidimensional scaling. Computational Statistics, 33, 1457–1473.
• Okada, K. & Hoshino, T. (2017). Researchers’ choice of the number and range of levels in experiments affects the resultant variance-accounted-for effect size. Psychonomic Bulletin & Review, 24, 607–616.
• Okada, K. (2017). Negative estimate of variance-accounted-for effect size: How often it is obtained, and what happens if it is treated as zero. Behavior Research Methods, 49, 979–987.

主な著書

• M.D.リー，E.-J.ワーゲンメイカーズ (著) 井関龍太(訳) 岡田謙介 (解説) (2017). ベイズ統計で実践モデリング：認知モデルのトレーニング. 北大路書房.
• 高井啓二・星野崇宏・野間久史(著) 星野崇宏・岡田謙介(編) (2016). 欠測データの統計科学. 岩波書店.
• 岡田謙介 (2016). ベイズ統計学による心理学研究のすゝめ. サイナビ！ブックレットvol.8. ちとせプレス.
• 永野裕之(著) 岡田謙介(監修) (2015). 統計学のための数学教室. ダイヤモンド社.
• 千野直仁・佐部利真吾・岡田謙介 (2012). 非対称MDSの理論と応用. 現代数学社.
• 大久保街亜・岡田謙介 (2012). 伝えるための心理統計：効果量・信頼区間・検定力. 勁草書房.