2要因参加者間計画の分散分析
　本ブログでは，仮想データをもとに2要因参加者間計画の分散分析について紹介いたします。具体的には，運動習慣と年齢層が自尊感情に及ぼす影響について検討します。詳細は，下記の3本の動画で説明しているので，ご確認ください。

1. 分析方法の解説
　ここでは，js-starを用いた分析方法と，分析に用いた仮想データの詳細を説明しております。補足として，2要因分散分析についても簡単に紹介しております。

2. 分析結果の解釈
　js-starで分析して得られた結果の解釈方法をこちらで説明しております。今回が初めて2要因の分散分析を扱う方もいらっしゃると思うので，下位検定についても詳しく説明しているため，動画の尺が少し長めです。

3. 結果の記述方法
　レポート結果部分の記述方法を紹介しております。動画内で紹介したWordなどのファイルは下記に添付したので，必要に応じて使用してください。

その他
　2要因分散分析の参加者内計画，および混合計画については，下記に添付したリンクから視聴可能です。その他，ご不明点があればTAにお申し付けください。

・参加者内計画についての解説動画：こちら
・参加者間計画についての解説動画：こちら
・混合計画についての解説動画：こちら

Ⅰ インストラクション動画

＊アイカメラ：実験刺激を動画で呈示する場合，フレームレートが合っていないと途中で止まってしまう。

========================================================================

Ⅱ パワポ資料

【パワポ資料等_重田】
・実験Ⅰ：仮想事故直前と直後の心身の変化について
・実験Ⅱ：音声有無によるオンデマンド授業試料中の視線が課題成績に与える影響-学習スタイルの違いについての検討-

【資料_永松】
・実験Ⅰ：外的環境の順序効果についての検討
・実験Ⅱ：顔画像を用いた虚偽検出

========================================================================

Ⅰ計測準備

1. 主な生理指標
 ①皮膚温(Skin Temperature)：リラクセーションの指標　ex)匂い, 自然環境
 ②皮膚コンダクタンス(Skin Conductance)：感情やストレス　ex)お笑い, ホラー
 ③心拍数(Heart Rate)：身体活動，集中程度   　ex)運動, 映像視聴
 ④心拍変動(Heart Rate Variability)：健康，リラックス　  ex)睡眠の質
 ⑤心電図：心臓の電気活動 (心臓/心拍のどちらに焦点を当てるか）

＊1)  ストレス反応は，瞬時的なもの(皮膚コンダクタンス)，ゆっくりしたもの(皮膚温)があるため，実験計画を踏まえどちらを使用するか判断する。ストレス, リラックス時の各生理反応は下記の通り。

2. 計測に必要なもの

 ①皮膚温：緑の計測器, メンディングテープ
 ②発汗のみ：透明の計測器, みの虫クリップ, ピンク色の電極, 手袋
 ③心拍数, 発汗：透明の計測器, 電極, 手袋
 ④ Polar H10(心拍数, 心拍変動)：黒色の計測機，水(小皿程度)
 ⑤Polar Unite(心拍数, 歩数, 睡眠など)：腕時計型の計測器

＊2)  発汗のみ計測する場合, 「②」を使用してください。また, 青色の電極は心電図に使用するので，ピンク色の電極を使用してください。
＊3)  心拍数の計測精度は, 「③→④→⑤」の順番です。運動時の心拍数を計測する際は, Polar Uniteがおすすめです。

3. 計測リンク
　計測機(①~③)はそれぞれ機体名が割り振らており，こちらのリンク内「http://kodamalab.sakura.ne.jp/~~~~~/showchannels.php」の赤文字に入力すると計測中のデータが確認できます。

 ①皮膚温：http://kodamalab.sakura.ne.jp/M2TP/showchannels.php
 ②発汗：http://kodamalab.sakura.ne.jp/M2/showchannels.php
 ③心拍数, 発汗：http://kodamalab.sakura.ne.jp/M5log/showchannels.php

＊4)   Polar(計測機④, ⑤)は, 確認方法が異なるため, こちらのリンク(http://protolab.sakura.ne.jp/LAB01/?p=22881)を参照してください。

4. 計測方法
 ①皮膚温：右下スイッチを入れる (左下ボタンはイベント記録)
 ②皮膚コンダクタンス：右下スイッチを入れ，左下ボタンを押す(赤く光ればok)
 ③心拍数, 発汗：(センサを上向きとして)右下のボタンを長押し

＊5) 波形が緩やかな放物線を描いていれば正常だが, ギザギザした波形の場合, 計測が失敗している可能性が高い(ex.センサの装着に問題)。

=======================================================================

Ⅱ 参照サイト

1. 計測機の引用文献
・皮膚温/心拍数, 発汗：長野・吉田(2018).
・発汗(単一)：長野他(2019).
・Polar Unite/H10：POLAR社製

2. 基礎実験
・皮膚温：リンク
・発汗：リンク

3. 分析方法の解説
・分散分析等：リンク

=======================================================================

実験内容
　実験Ⅰ：仮想事故
　実験Ⅱ：オンデマンド授業・視線計測

各種ファイル

共同研究用パワポ

実験内容_オンデマンド
コロナでオンデマンド授業が急激に増加した。
オンデマンドになろうがどのみち最後にテストはあるため、効果的な学習方法を模索できればいいかな…と思いテーマとして扱った。
「音声有無」「学習スタイル（図・文章が得意！）」別の課題成績から検討。

課題成績の結果は、全て有意差が認められなかった。
1. 問題が難しすぎた→自由記述8/10
2. 学習スタイルをFelder(1995)をもとに分類を行ったが、「人数比 10:1」と偏ってる

生理指標の視線計測は、分析方法は特にない？ため、実験者の解釈に委ねられる。

音声有無
・スライドの読むスピードが話し手の影響を受ける
・音声なしは何度も見返す

学習スタイル
・文章の視聴時間→言語的（文章に注目）の方が長い
・文章を一通り読んでから画像/文・画像を交互に読む

考察では、当初の目的であった「効率的な学習方法の模索」について、問題が難しすぎたこと、学習スタイルの人数比の問題があったことについて問題点を挙げる。

音声有無
また、有意差が認められなかったものの音声なしの方が課題成績が高かった。有馬・森田(2022)のRedundancy効果について触れ、文章のみでスライド内容を読解できる参加者が多いことから、「解説者の音声によって学習が阻害された」ことを要因として挙げた。この考えを支持するために、内省報告などからも拾った。

学習スタイル
課題成績が

PP, Wordファイルの作成が終了し, 紛失前前に添付。

発表前日になってしまったが, なんとか間に合ったわ。一時はどうなるかと…

=====================================================================

ps. PPとかもろもろ先生に評価され, 東工大で発表することになった。

ただ, 向こうの予定も考慮して, 火曜日に実施するらしいけど授業が…

職業心理学（オンデマンド）
　11/22, 12/13(火)

まあ我らが漆師さんが代打で発表してくれるかも…むしろ贅沢すぎる。