「卒業論文」カテゴリーアーカイブ

ooguriへ (Processing等)コメント文の注意点

はじめに
 卒論のProcessing, Arduino開発環境のプログラムに,コメント文をつける際の注意点および,GPTをフル活用した時のメモを残しておく。

1. 図の添付(subroutine1,SBF230707)

 一番の問題が画質が荒くなる問題。対抗策は,「4Kモニタでスクショ,文字サイズの変更,コメント文を改行」。コメント文に関しては,横か真上が基本。

 「ファイル→設定」からウィンドウを開き,フォントサイズの変更しとけば4Kモニタなくても形になる。んでもって,言語とフォント指定しないと,日本語コメントがつけられないから注意な。

2. プログラム解説_付録化について

↑長野(2022)を参考にプログラム解説を行った。

 勝手なイメージだが,プログラム内のコメント文は簡略というかメモ書き。そんでもって,本文には詳細を記述する。というのもプログラム内で長文をたらたら書いてたら邪魔になるから。複数行でこの機能を果たすって解説に必要だしな。

3. プログラム解説のプロンプト

【コメント文】

プロンプトは,1行ずつコメント文つけて…だったような。
図のように数行コメント文がないものは,個別で再度GPTに聞く。

【本文】

プロンプトは,1行ずつ詳細を説明して…だったような。
同様に個別で再度GPTに聞く。たまに訳のわからねえことを言い出すから,その時はリセット(新しいチャットを出す)。スクリプトガチャ臭で非常に香ばしい。

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

一通り完成したら本文・抄録と一緒に添削するから連絡して(Teams経由)。
質問あったらプログラム問わずくれ。

卒論_表紙ページ番号なし

作成例(参照サイト:リンク1, リンク2
 表紙を除いて,2ページ目からページ番号を割り当てる方法です。詳細は,上記のサイトを参照して作成してください。

完成例
 ページ番号が正しくふれなかった場合は,下記に添付したwordファイル(本文-作成例)をダウンロードして,直接入力してください。

231110 卒論進捗

進捗

1. 卒論の添削のお願い

・研究Ⅰ:方法, 考察, 付録, (結果)
・研究Ⅱ:方法, 結果

2. 特性尺度MAIA_分析結果の表を作成

分析方法
 計測1回目, 計測4回目について, 2(群:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(期間:1~5分)の3要因混合計画による分散分析を行った。分析結果は, 以前先生から頂いた表 (IoT皮膚コンダクタンス測定器を用いた授業評価)を参考に作成しました。

計測1回目

【下位検定の結果】

因子3
・群の効果は, 高群より低群の皮膚温変化量が有意に高い傾向にあった。
・群×期間の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

因子5
・群×訓練方向の交互作用は, 群の単純主効果が下降訓練で有意であった(p<.10)。つまり, 下降訓練において高群より低群の皮膚温変化量が有意に低かった
 また, 訓練方向の単純主効果が高群で有意であった(p<.10)。つまり, 高群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に低かった

因子8
・群×訓練方向の交互作用は, 群および期間の単純主効果が有意でなかった。

計測4回目

因子4の下位検定
・群×訓練方向の交互作用において, 訓練方向の単純主効果が低群で有意であった(p<.05)。つまり, 低群において下降訓練より上昇訓練の皮膚温変化量が有意に高かったと言えた。なお, 2次の交互作用について, 下記に図を添付した。

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

質問

質問1
 上記表について, 本分析結果では, いずれも「群×訓練方向の交互作用」といった2水準同士の交互作用が有意であったため, 多重比較を行っていない。そのため, 下位検定の分析結果は, 文章でのみ記述するか, もしくは表に示すのでしょうか。表に示す場合, 群の効果にのみ焦点を充てるのでしょうか。

質問2
 表のサイズが大きく, 数値が読めない。本文には, 横向きで添付でしょうか。

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

やること

・研究Ⅱの考察書く
・抄録書く
・Processingのプログラム解説にコメント文を書く

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

コメント

・MAIAの分析は, 以前の「群×訓練方向×期間」の分析に戻す(解釈がしやすい)
・表の横長問題に関しては, 分割して添付する
 →表1:平均値・標準偏差
 →表2:主効果・交互作用
 →表3:単純主効果・多重比較(表にすべて情報を記載する, 時間があれば下位検定)
・卒論の添削が終わったため, 修正を行うこと
・時間がないから考察を書く

卒論進捗_231027

進捗

1. 二次の交互作用の下位検定を「R」で分析できた (分析方法は152ブログにて)
2. 特性尺度MAIAの分析を行った (下記画像は各因子の説明)

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

分析1
 MAIAの8因子をそれぞれ高群/低群に分け, 皮膚温変化量を従属変数として, 「2(群:高群, 低群)×4(訓練回:1~4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因混合計画の分散分析を行った結果, いずれの因子においても群の効果は有意でなかった

質問1
 卒論の本文内に上記の結果を記述する場合も同様に, 統計量を記載せず, 「いずれの因子においても群の効果は有意でなかった」と記述するのでしょうか。

分析2→因子1, 4, 5で群の効果・交互作用が有意であった。
 MAIAの8因子をそれぞれ高群/低群に分け, 皮膚温変化量を従属変数として, 「2(群:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(期間:1~5分)」の3要因混合計画の分散分析を行った。なお, 二次の交互作用の下位検定の分析の流れについて確認を行うため, 因子1のみ全文載せました。

因子1:気づき(身体感覚)
 3要因混合計画の分散分析を行った結果, 群×訓練方向×期間の交互作用のみ有意であった(F(4, 48)=2.32, p<.10)。
 群×訓練方向×期間の交互作用が有意であったため, 群の水準別に訓練方向×期間の単純交互作用の検定を行ったところ, 高群における訓練方向×期間の単純交互作用は有意であった(F(4,48)=6.17, p<.01)。低群における訓練方向×期間の単純交互作用は有意でなかった(F(4,48)=0.53, n.s.)。高群における訓練方向×期間の単純交互作用は有意であったため, 単純・単純主効果の検定(α=0.35)を行ったところ, 高群と上昇訓練における期間の単純・単純主効果が有意であった(F(4,48)=4.16, MSE=0.022, adjusted p=0.135)。
 そこで, Holm法による多重比較を行ったところ, 高群と上昇訓練において, 1分と4分, 5分の間, 2分と3分, 4分, 5分の間, 3分と4分, 5分の間で有意であった(ps<.10)。つまり, 高群と上昇訓練において, 訓練時間が経つにつれて, 皮膚温変化量が有意に高くなったと言えた。

質問2(図の作成方法)
 上記, 分析結果を図に表す場合, 左図のように両群か, もしくは右図の「高群における訓練方向×期間の単純交互作用」のどちらでしょうか。

質問3(有意水準)
 単純・単純主効果の有意水準について質問があります。Rで単純・単純主効果検定を行った際, 「高群と上昇訓練における期間の単純・単純主効果が有意であった(F(4,48)=4.16, MSE=0.022, adjusted p=0.135)」で有意であったと出力されましたが, 有意水準は0.05ではなく, α=0.35を基に判断するのでしょうか。
 また, 単純・単純主効果が有意でない場合, 「単純交互作用→多重比較」の順で分析を行うのでしょうか。

①Rの出力結果_単純・単純主効果の検定

> tx7 # 単純・単純主効果の検定 (α=0.35推奨)
               SS df1 df2    MSE     F adjust_p
B at_A1_C1 0.0007   1  12 0.1659 0.0040   0.9742
B at_A1_C2 0.0612   1  12 0.1659 0.3690   0.9135
B at_A1_C3 0.1495   1  12 0.1659 0.9007   0.9135
B at_A1_C4 0.3464   1  12 0.1659 2.0879   0.9135
B at_A1_C5 0.4369   1  12 0.1659 2.6331   0.9135
C at_A1_B1 0.3608   4  48 0.0217 4.1621   0.1358 ←A1-B1におけるCが有意
C at_A1_B2 0.0357   4  48 0.0217 0.4117   0.9135

②二次の交互作用の下位検定の記述例(一丸, 2021)

因子4:注意制御(身体感覚への注意)
群×期間の交互作用のみ有意であった(F(4, 48)=3.37, p<.05)。
 →期間の単純主効果が高群において有意であった(p<.01)。
 →Holm法による多重比較を行ったところ, 1分と5分, 2分と5分, 3分と5分で有意であった(ps<.05)。つまり, 高群において, 訓練時間が経つにつれて, 皮膚温変化量が有意に高くなったと言えた。

因子5:感情への気づき (身体と感情の関連性)
・群の効果のみ有意であった(F(1, 12)=3.57, p<.10)。
 →つまり, 低群より高群の皮膚温変化量が有意に高かったと言えた。

因子2, 3, 6~8
・群の効果および交互作用は有意でなかった。

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

質問

・上記, 質問1~3について =======================================================================

やること

・実験Ⅱの考察を執筆
・実験Ⅰのプログラム解説を付録化
・ブログに添付したものに加え, 引用文献を探す

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

回答

・村井先生に確認したところ, 5%水準で判断でいいとのこと。α=0.35は, パッケージのなんらかのルールかもしれないみたいだ。
・例)群×期間の交互作用で有意であった場合, 訓練方向の図は本文に載せない。ただし, 結果の解釈としてゼミの進捗などには添付する。
・有意傾向の場合, 総括として「高い/低い傾向にあった」と記述する。1%, 5%の場合, 「高かった」とする。
・MAIAの分析に関しては, 8因子あるため, 分析結果を表に表し

231006 卒論進捗

進捗

生理指標

1. 計測回数ごとの制御方略別の皮膚温制御成績

① 計測1
 「2(制御方略:温冷感, 情動)×5(課題期間:1分~5分)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 主効果・交互作用の効果は認められなかった。

② 計測2
 「2(制御方略:温冷感, 情動)×5(課題期間:1分~5分)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 制御方略の主効果が有意傾向(F(1, 11)=3.36, p<.10)であった。交互作用を行った結果, 「制御方略×課題期間」の効果が5%水準で有意だった(F(4, 44)=2.85, p<.05)。
 制御方略の主効果が有意傾向であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 1分目より4分目, 5分目が高く, 2分目より5分目が高かった(ps<.05)。また, 「制御方略×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 4分目および5分目で制御方略の単純主効果が有意傾向であった(ps<.10)。加えて, 課題期間と温冷感イメージの単純主効果が有意であった(p<.01)。

図1 計測1, 2の「制御方略×課題期間」

③計測3
 「2(制御方略:イメージなし, その他)×5(課題期間:1分~5分)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 制御方略の主効果(F(1, 10)=3.85, p<.10), 課題期間の主効果(F(4, 40)=2.88, p<.05)が認められた。交互作用を行った結果, 「制御方略×課題期間」の効果(F(4, 40)=3.41, p<.05), 「訓練方向×課題期間」の効果(F(4, 40)=3.41, p<.05)が有意だった。
 制御方略の主効果が有意傾向であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 1分目より4分目, 5分目が高く, 2分目より5分目が高かった(ps<.05)。また, 「制御方略×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 3分目および4分目で制御方略の単純主効果が有意傾向であり(ps<.10), 5分目で有意であった(p<.05)。加えて, 課題期間とその他(イメージ)の単純主効果が有意であった(p<.01)。

「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 上昇訓練課題期間の単純主効果が有意であった(p<.01)。

図2 計測3の「制御方略×課題期間」「訓練方向×課題期間」

④ 計測4
 「3(制御方略:温冷感, イメージなし, その他)×5(課題期間:1分~5分)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果(F(1, 11)=3.99, p<.10), 課題期間の主効果(F(4, 44)=2.34, p<.10)が有意傾向であった。「制御方略×訓練方向」の交互作用の効果が有意傾向(F(2, 11)=3.94, p<.10), 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が5%水準で有意(F(4, 44)=3.13, p<.05), 「制御方略×課題期間×訓練方向」の交互作用の効果が1%水準で有意(F(4, 44)=3.13, p<.05)であった。

図3 計測4「制御方略×訓練方向「訓練方向×課題期間」「制御方略×課題期間×訓練方向」

質問1
・計測4回目の結果「A×B×C」の解釈と図のプロット方法。
・下画像の生理指標は, 論文内に添付するか

2. 独自項目の分析

① BF経験の有無
 「2(BF経験の有無:有り, 無し)×4(計測回数:1~4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果が認められた(F(1, 12)=4.73, p<.10)。交互作用の効果および多重比較では, 有意な差が認められなかった。

② 主観的な制御レベル
 「2(以前より皮膚温制御能力が身についたか:高群, 低群)×4(計測回数:1~4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を行った結果, 群の主効果(F(1, 12)=4.29, p<.10), 計測回数の主効果(F(3, 36)=2.56, p<.10), 訓練方向の主効果が認められた(F(1, 12)=3.85, p<.10)。交互作用の効果および多重比較では, 有意な差が認められなかった。

③ 内受容感覚(身体の温度変化に注意を向けているか)を計測回数ずつ

・計測1
 「2(内受容の注意:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 群の主効果が認められた(F(1, 12)=4.33, p<.10)。「群×訓練方向」の交互作用の効果に有意傾向が認められた(F(1, 12)=4.12, p<.10)。「群×訓練方向」の交互作用の効果が有意傾向であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 群と下降訓練の単純主効果が有意であった(p<.05)。

・計測2
 「2(内受容の注意:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 課題期間の主効果が認められた(F(4, 48)=4.19, p<.01)。交互作用の効果および多重比較では, 有意な差が認められなかった。

・計測3
 「2(内受容の注意:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意だった(F(4, 48)=3.43, p<.05)。「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 課題期間と上昇訓練の単純主効果が有意であった(p<.01)。

・計測4
 「2(内受容の注意:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果(F(1, 12)=3.99, p<.10), 課題期間の主効果(F(3, 36)=2.56, p<.10)認められた。「群×訓練方向」の交互作用の効果が有意傾向(F(1, 12)=4.64, p<.10), 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意傾向(F(4, 48)=2.49, p<.10), 「群×訓練方向×課題期間」の交互作用の効果(F(4, 48)=3.62, p<.05)が有意であった。

④ 内受容感覚(身体の温度変化に気づいているか)

・計測1
 「2(内受容の気づき:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 「群×訓練方向」の交互作用の効果が有意傾向(F(1, 12)=3.00, p<.10)であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 単純主効果が認められなかった。

・計測2
 「2(内受容の気づき:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 課題期間の主効果が認められた(F(4, 48)=3.20, p<.05)。交互作用の効果および多重比較では, 有意な差が認められなかった。

・計測3
 「2(内受容の気づき:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 課題期間の主効果認められた(F(4, 48)=2.41, p<.10)。「群×課題期間」の交互作用の効果が有意(F(4, 48)=3.10, p<.05), 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果(F(4, 48)=3.53, p<.05)が有意であった。「群×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 群と5分目の単純主効果が有意であった(p<.05)。また, 課題期間と低群が有意であった(p<.01)。

・計測4
 「2(内受容の気づき:高群, 低群)×2(訓練方向:上昇, 下降)×5(課題期間:1~5分)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果が認められた(F(1, 12)=4.61, p<.10)。「群×訓練方向」の交互作用の効果が有意(F(1, 12)=5.54, p<.05), 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意(F(4, 48)=3.13, p<.05), 「群×訓練方向×課題期間」の交互作用の効果(F(4, 48)=2.14, p<.10)が有意であった。

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

心理指標_MAIA(特性尺度)

3. 内受容感覚と計測回数の検討
 下位尺度8つについて
, 「2(群(内受容感覚):高群, 低群)×4(計測回数:1~4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を行った結果, 群の主効果および交互作用の効果はいずれの因子も認められなかった

4. 内受容感覚と課題期間の検討

因子1
 「2(群(内受容感覚):高群, 低群)×5(課題期間:1~5分目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果(F(1, 12)=3.65, p<.10), 課題期間の主効果(F(4, 48)=2.64, p<.05)が認められた。「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果(F(4, 48)=4.38, p<.01), 「群×訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意(F(4, 48)=2.32, p<.10), が有意であった。
 課題期間の主効果が有意であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 1分目より4分目, 5分目が高く, 3分目より5分目が高かった(ps<.05)。「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 訓練方向と3, 4, 5分目の単純主効果が有意であった(ps<.10)。また, 課題期間と上昇訓練が有意であった(p<.01)。

因子2, 3, 6~8
 群の主効果・交互作用は認められなかった。

因子4
 「2(群(内受容感覚):高群, 低群)×5(課題期間:1~5分目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練方向の主効果(F(1, 12)=3.90, p<.10), 課題期間の主効果(F(4, 48)=4.04, p<.01)が認められた。「群×課題期間」の交互作用の効果(F(4, 48)=3.37, p<.05), 「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意(F(4, 48)=4.30, p<.01), が有意であった。
 課題期間の主効果が有意であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 1分目より5分目が高く, 2分目より5分目が高く, 3分目より5分目が高かった(ps<.05)。「群×課題期間」の交互作用の効果が有意であったため, 単純主効果の検定を行ったところ, 課題期間と高群の単純主効果が有意であった(p<.01)。

因子5
 「2(群(内受容感覚):高群, 低群)×5(課題期間:1~5分目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 群の主効果(F(1, 12)=3.57, p<.10), 課題期間の主効果(F(4, 48)=2.74, p<.05)が認められた。「訓練方向×課題期間」の交互作用の効果が有意(F(4, 48)=4.06, p<.01)であった。

質問2
 内受容感覚は特性尺度のため, 他の内受容感覚の尺度を用いて調査した方がよろしいでしょうか。しかし, 他の内受容感覚尺度を見ても, ストレス反応の評価や対人面が多く, 本研究に合う尺度が見つかりません。先行研究を読んでも, BFに内受容感覚は重要としか記載されておらず, 具体的な使用例が見つかりません(マインドフルネスなど)。
 そもそも, 心理指標を使わず「心拍カウント課題 , 心拍弁別課題」から内受容感覚を評価している研究もあった(櫻井, 2017)。

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

やること

・内受容感覚MAIAの分析聞く
・メンストラムサイクルの論文を調べる(STBFと絡めて)
・生理指標をある程度分析し終わったら, 結果の記入を始める
・卒論のコメントをいただいたところの修正作業を始める

・分析が一通り終了したため, 執筆作業に移行

230922 卒論進捗

実験Ⅰ

1. プログラム解説
 ソフトウェアArduino, Processing開発環境双方のプログラム解説が終わりました。また, ハードウェアの解説も終了したので, 卒論本文の方法が完成しました。

Arduino開発環境
Processing開発環境

2. 卒論本文
 ソフトウェアの解説に加え結果・考察を記入し, 本文完成。
 お時間があるときに, 添削をお願いします。

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

*訓練期間の表記に関して、漆師さんから「訓練~週間後」より「計測~回目」の方がわかりやすいとアドバイスをいただいて、表記を変えましたが、画像内で修正できていない部分がありますのでご承知おきください。
①修正前:「訓練期間:訓練初日, 1週間後, 2週間後, 3週間後」
②修正後:「訓練期間:計測1回目~計測4回目」

実験Ⅱ

1. データ収集
 一昨日, 実験参加者15名分のデータ収集が完了し, 実験終了とした。

2. 生理指標

① 訓練期間別_大学での計測

計測回数が増えるごとに, 訓練方向の差が開いていき、分別ができてきているように見受けられた。

③ 訓練期間および制御方略別_皮膚温変化量

計測4回目の制御方略「その他」が訓練方向の差が鮮明に見受けられる。

④ 訓練期間および性別ごとの皮膚温変化量

計測2回目以降の男性の皮膚温変化量は, 訓練方向の差がはっきりしてる。

⑤ 「性別×期間×方向」3要因4水準混合計画の分散分析

 「2(性別:男性, 女性)×4(訓練期間:計測1回目~計測4回目)×2(訓練方向:上昇/下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を行った結果, 性別および訓練期間の主効果は認められなかった。訓練方向の主効果が5%水準で認められた(F(1, 13)=7.01, p<.05)。また, 性別×訓練方向の交互作用は有意傾向であった(F(1, 13)=3.90, p<.10)。交互作用の効果が有意傾向であったため, 単純主効果の検討を行ったところ, 訓練方向と男性において1%水準で有意な差が認められた(p<.01)。

⑥ 「訓練期間×訓練方向×課題期間(1分ずつ)」3要因5水準混合計画の分散分析

 「4(訓練期間:計測1回目~計測4回目)×2(訓練方向:上昇/下降)×5(課題期間:1分目~5分目)」の3要因5水準混合計画の分散分析を行った結果, 訓練期間の主効果が有意傾向であった(F(3, 42)=2.41, p<.10)。訓練方向の主効果が有意傾向であった(F(1, 14)=3.96, p<.10)。課題期間の主効果は5%水準で有意な差が認めれた(F(4, 56)=3.56, p<.05)。また, 訓練方向×課題期間の交互作用の効果が1%水準で有意な差が認められた(F(4, 56)=4.85, p<.01)。訓練期間×課題期間の交互作用の効果が5%水準で有意な差が認められた(F(12, 168)=1.87, p<.05)。訓練期間×訓練方向の交互作用は有意な差が認められなかった(F(3, 42)=0.92, n.s.)。
 訓練期間の主効果が有意傾向であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 有意な差は認められなかった。また, 課題期間について, 多重比較を行ったところ, 1分目より5分目の方が高かった(p<.05)

質問1
・他にも有意差がみられましたが、3要因の結果の見方がわかりません。
・グラフに表す際、1つにまとめるのではなく, 訓練期間(計測1回目~4回目)に分けて、計4つのグラフを作成方法でよろしいでしょうか。

3. 心理指標_自尊感情尺度(RSES-J)→分析やり直し

① 訓練期間ごとのRSES-J平均得点の推移

 「2(性別:男性, 女性)×4(訓練期間:計測1回目~計測4回目)」の2要因4水準混合計画の分散分析を実施したところ,性別の主効果は認められなかった(F(1, 13)=0.17, n.s.)。また, 訓練期間の主効果は有意傾向が認められた(F(3, 39)=2.32, p<.10)。Holm法による多重比較を行った結果, 有意な差は認められなかった。また, 訓練期間×性別の交互作用は有意な効果が認められなかった(F(3, 39)=2.05, n.s.)。

「群×計測回数×訓練方向」

 独立変数をRSES-Jの群(高群, 低群),計測回数, 訓練方向,  従属変数を皮膚温変化量として, 「2(群:高群, 低群)×4(計測回数:計測1回目~計測4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を実施したところ, 群の主効果に有意傾向(F(1, 12)=3.29, p<.10), 計測回数の主効果に有意傾向(F(3, 36)=2.34, p<.10), 訓練方向の主効果の有意傾向(F(1, 12)=4.09, p<.10)が認められた。また, 群×計測回数の交互作用に有意傾向な効果が認められた(F(3, 36)=2.85, p<.10)。
 計測回数の主効果が有意傾向であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 計測1回目より2回目が高い(p<.05)。計測1回目より4回目が高い(p<.05)。
 群×計測回数の交互作用の効果が5%水準で有意であったため, 単純主効果の検討を行ったところ, 群と計測1回目に有意傾向(p<.10), 群と計測2回目に5%水準で有意(p<.05), 計測回数と高群に1%水準で有意な差が認められた(p<.01)。

「変動性×計測回数×訓練方向」

 独立変数をRSES-Jの変動性(安定, 不安定), 従属変数を皮膚温変化量として, 「2(変動性:安定, 不安定)×4(計測回数:計測1回目~計測4回目)×2(訓練方向:上昇, 下降)」の3要因4水準混合計画の分散分析を実施したところ, 変動性の主効果は認められなかった(F(1, 12)=1.98, n.s.)。計測回数の主効果に有意傾向が認められた(F(3, 36)=2.44, p<.10)。訓練方向の主効果に有意傾向が認められた(F(1, 12)=9.06,  p<.10)。また, 変動性×計測回数の交互作用の効果に有意傾向が認められた(F(3, 36)=2.43,  p<.10)。計測回数×訓練方向の交互作用では, 5%水準で有意な効果が認められた(F(3, 36)=3.17,  p<.05)。
 計測回数の主効果が有意傾向であったため, Holm法による多重比較を行った結果, 計測1回目より2回目が高い(p<.05)。計測1回目より3回目が高い(p<.05)。
 変動性×計測回数の交互作用の効果が有意傾向であったため, 単純主効果の検討を行ったところ, 変動性と計測2回目に有意傾向(p<.10), 計測回数と安定群に有意差が認められた(p<.01)。
 訓練方向×計測回数の交互作用の効果が5%水準で有意であったため, 単純主効果の検討を行ったところ, 計測回数と上昇訓練に有意(p<.05), 訓練方向と計測2回目に有意傾向(p<.10), 訓練方向と計測3回目に有意(p<.05), 訓練方向と計測4回目に有意差が認められた(p<.01)。

先行研究
 自尊感情の質問紙研究を調べたところ, 自尊感情の「高群/低群」「安定/不安定」の2パターンから見るのが主流のようだ。自尊感情が高群だからといって, 変動が激しかったり, 攻撃性を持つこともあるからだ(櫻井, 2014)。そのため, 有意差がでなくても「自尊感情の揺れ幅が小さく, 安定的であることが精神的健康や適応の指標となる」

⑤ 変動性・高群/低群の算出方法の確認

質問4

①高群/低群に分類したいのですが, 平均得点から割り当てでしょうか。
②変動性(安定, 不安定)に分類したいのですが, 標準偏差から割り当てでしょうか。
③上記2点について, 期間で推移をみたいのですが, 平均化して一つにまとめた後に折れ線をプロットすればいいのでしょうか。

4. 内省報告等

①実験中の制御方略別イメージ内容

*本実験で使用した制御方略は、「温冷感イメージ, 情動イメージ, イメージなし, その他」の4種類です。「その他」に関しては, 「温冷感, 情動イメージ」の併用。もしくは, 液晶ディスプレイの温度が変化するイメージなど, 文字通り制御方略1~3に該当しない方略です。

② 訓練期間別_実験後の内省報告

 計測最終日の実験参加者の体調不良率が, 1/3という状態。また, 眠いと回答した人の睡眠時間を確認したところ, 「1~3時間」のため, 実験による眠気ではなかった。

5. 卒論本文
方法まで記入済み。これから, 取得したデータを元に結果・考察を執筆。

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

質問5

・実験Ⅰ:プログラム解説部分で, 卒論本文にプログラムの画像を添付いたしましたが, 画像内にコメント文を付けた方がいいでしょうか。
・実験Ⅲ(仮):8月の上旬に先生に発注依頼した「XIAO ESP32S3」の状況はいかがでしょうか。もし到着していて, 先生のお時間をいただければ日曜日などを利用して, 装置開発を行いたいです。

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

残りの分析
・「制御方略×期間×方向」
・カウンターバランス:「訓練順序×期間×方向」
・内受容感覚
・自宅での訓練
・訓練回数×計測回数×RSES-J

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

コメント

・抄録の余白幅を狭める。
・STBFでのメンストラムサイクルの論文を読む。

実験Ⅰ
・プログラムは資料として、別枠で添付する。引用文献のあと。
 →本文を読んでほしいから資料として添付。本文とは?
・本文はBF装置の機能面のみを記載する。
・プログラム内の説明で、「~」ではなく「から」と表記する。
・プログラム画像が見えにくい。高解像度の倍率100%でスクショ。
 →先駆者にならって,プログラムを4Kモニターでスクショして記載
・Processingもコメント文つける

実験Ⅱ
【生理指標】
・交互作用の表記「有意な効果が…」に訂正
・制御方略:最初は「温冷, 情動」だったが、回数を重ねていくうえで自分に合ったものを参加者自身が能動的に選んでいき、その他を選んだ人は訓練方向の区別ができていた。
・性差の考察:生理周期(メンストラムサイクル)から男性は環境が安定しているが、女性は体調不良や体温が上昇するなどから、性差がでたのではないか。海外の論文等を調べる。→今回得られた結果だと、「男性は徐々にうまくなる結果だった」。
・2要因の分析(訓練期間×訓練方向)は、性別や課題期間で3要因の分析をしているため、かさまし疑惑が生じるため消す。
・交互作用の図をプロットする。
・「訓練期間×課題期間」の交互作用をプロット
・交互作用の解釈に内省報告を用いて、考察を記載する。
・総括としては、従来の方法では装置が限られているうえ、クリニックに通わない限り訓練を行うことができない。しかし、装置10台作成し、クリニックだけではなく、装置を持ち帰ってもらい、日常的に訓練を行うことで、よりクリアな結果を得ることができる。

・皮膚温の変動として概日(24時間)・概月(1か月)リズムによる変動。
・概月リズム:女性の概月リズムに体温の変動がある。月経後の増殖機で低体温が続き、排卵日後・分泌期(黄体期)の前半にプロゲステロンの作用で「0.2~0.4℃」急上昇し、以後その水準を維持する。月経開始とともに急激に下降する(P224)。
・女性は生理周期により基礎体温は排卵期後に上昇し, 月経開始とともに急激に下降し, 卵胞期を通じて低体温にとどまる(P230)

【心理指標】
・縦軸を「0~」ではなく、「15~30」など範囲を狭めて見やすくする。
・とりあえず、群(高群/低群)の分析を優先して、変動性は忘れていい。
 →群分けしたら、生理指標と絡めて分析する

Processing_プログラム解説

はじめに
前回のBFプログラム解説に続き, processingのプログラムについて要点を絞って解説していく。 processingのプログラム解説が終われば, 卒論Ⅰは残りまとめだけ。

要点
・.csv発行
・時刻表示, カウント
・皮膚温の波形をプロット
・Arduino開発環境と連携し, シリアルモニタの値を確認(安静期間の確認も)

SBF230707(ST波形表示, シリアル通信)

import processing.serial.*;

Serial myPort;
String portName = "COM6"; //BT serial port
int baudRate = 115200;
int dataPlotWidth = 640;
int dataPlotHeight = 200;
float[] data = new float[5];
String[] dataMV = new String[5];
float[] prevData = new float[5];
color[] colors = {
  color(255, 0, 0), 
  color(0, 0, 255), 
  color(0, 0, 0, 0), 
  color(0, 0, 0, 0)
};
int datacount=0;
String OutFileName;
String buf2;
PrintWriter writer;
int startMillis;


void setup() 
{
  //size(dataPlotWidth, dataPlotHeight);
  size(600,500);
  myPort = new Serial(this, portName, baudRate);
  
  OutFileName=getTimestamp()+".csv";
  writer = createWriter("./data/"+OutFileName); // Create a new file in the sketch directory
  buf2="";

}

void draw()
{
  
  if((datacount % 600) == 0) {
    background(255);  // clear screen    
    fill(0, 0, 0); // set the fill color to black
    textSize(12);
    text("40 deg", 10, 20); // 
  }
  
  while (myPort.available() > 0) 
  {
    String inString = myPort.readStringUntil('\n');
    
    if (inString != null) 
    {
      inString = trim(inString);
      String[] parts = split(inString, ',');
      
      if(parts.length >3) 
      {
        for (int i = 0; i < 5; i++) 
        {
          prevData[i] = data[i];
          data[i] = map(float(parts[i]), 20, 40, 0, 500);  // Assuming your data is in the range 0-200
          dataMV[i] = parts[i];
          
        }
        String stamp=getTimestamp2();
        String etime= getElapsedTime();
        String buf=stamp+","+etime+","+dataMV[0] + "," + dataMV[1] + "," + dataMV[2] + "," + dataMV[3] + "," + dataMV[4];
        println(buf);
        buf2=buf2+buf+"\n";
        
        if(datacount%10==0){
          writer.print(buf2);
          writer.flush();
          buf2="";
        }

        int xp = datacount%600;
        strokeWeight(1);
        for (int i = 0; i < 1; i++) 
        {
          stroke(colors[i]);
          line(xp-1, 500 - prevData[i], xp, 500 - data[i]);
        }
        
        drawCurrentTime();
        drawElapsedTime();

    
        datacount++;
      }
    }
  }
}

void stop() {
  writer.flush(); // Writes the remaining data to the file
  writer.close(); // Finishes the file
  super.stop();
}

Subroutine1(現在時刻, 経過時間)

String getTimestamp() {
  int y = year();
  int m = month();
  int d = day();
  int h = hour();
  int min = minute();
  int s = second();

  // Use nf() to add leading zeroes to each time component if needed
  String timestamp = nf(y, 4) + nf(m, 2) + nf(d, 2) + "_" + nf(h, 2) + nf(min, 2) + nf(s, 2);
  
  return timestamp;
}

String getTimestamp2() {
  int h = hour();
  int min = minute();
  int s = second();

  // Use nf() to add leading zeroes to each time component if needed
  String timestamp =  nf(h, 2) +":"+ nf(min, 2) +":"+ nf(s, 2);
  
  return timestamp;
}

void drawCurrentTime()
{
  String stamp2=getTimestamp2();
  fill(255); noStroke();
  rect(450, 5,130,50); 
  fill(0); stroke(0);textSize(24); 
  text(stamp2, 450, 30); //   
}

void drawElapsedTime()
{
  String elapsedTime = getElapsedTime();
  fill(255); noStroke();
  rect(450, 55,130,50); 
  fill(0); stroke(0);textSize(24); 
  text(elapsedTime, 450, 60);
}

String getElapsedTime() {
  int elapsedMillis = millis() - startMillis;

  int s = elapsedMillis / 1000;
  int m = s / 60;
  int h = m / 60;

  s = s % 60;
  m = m % 60;

  return nf(h, 2) + ":" + nf(m, 2) + ":" + nf(s, 2);
}

230714 進捗報告

進捗

1. 装置10台作成

・10台分作成完了
・毎週10人計測中→7~8月まで
・ストラップを100均で追加購入
・新しい3Dプリンタでケース作成

2. イメージ方略の選択

選択
訓練2週間後の参加者が「イメージなし方略」を選択するようになった。

理由
・温冷感, 情動イメージなどイメージするネタが尽きた
・イメージ無しだとイメージする手間が省けて皮膚温制御に没頭できる

しかし、イメージ方略を使用して慣れてきたため、訓練1週目からイメージ無しは難しいかもとのこと。そのため、訓練1週目にイメージ方略(情動, 温冷感)で感覚を掴み、以降イメージ無しで訓練を行う方法は有効?実験Ⅲや分析

3. Processing3.5.4

安静終了の合図を液晶ディスプレイ, シリアルモニタに表示するようにした。さっそく実験に導入し、動作上の問題は今のところ見られない。

4. 3週間の訓練を終えた感想

①自宅などでの訓練
・訓練を負荷と感じず、むしろリラックスできる時間となった。楽しい
・毎日寝る前に訓練を行う習慣をつけたら、眠りやすくなった。
・当初より上達した、コツを掴めた
・学内で装置を身に着けている人と訓練した
・自分の体の変化に気を向ける機会がついた

②改善点
・エンターテインメント性は欲しい(訓練が上手くいくとモニタに犬の画像などランダム表示。日によって変われば、訓練のモチベアップ?)
・自宅での訓練で、安静2分が面倒(いきなり訓練を始めたい)
・モニタの数値だとわかりづらいため、折れ線グラフとかにしてほしい

5. 生理指標

大学での各訓練期間別の皮膚温制御成績を図に示した。訓練3週間後以外、訓練間であまり差はみられない。

・訓練初日12名
・1週間後8名
・2週間後5名
・3週間後5名

6. 心理指標(RSES-J)

心理指標RSES-Jの平均得点を図に示した。「訓練初日~3週間後」までの実験参加者5名を対象に、1要因4水準参加者内の分散分析を行った結果、有意差は認められなかった。

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

質問内容

・プロセッシングのエラー

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

やる事

・参加者16~18名を今月中に取る
・装置の修繕
・研究計画書の作成

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

ご指摘

・Processingの問題に関しては、配列の問題。要はプログラム側で指定したデータ容量の値が不足しているため、500から900や1200に変更すれば解決される。
・生理指標の分析に関しては、長野・廣田先生の論文のように皮膚温変化量を算出する。基礎実験の皮膚温計測のように、「安静・課題期間の最後1分間」を基準に変化量を算出する。下記動画が変化量の算出例。

「皮膚温変化量=課題期間-安静期間」

統計処理
・各期間:1要因4水準の分散分析/2要因4水準の分散分析(訓練による)
・訓練別:上昇・下降訓練で対応ありのt検定を行う

デジタルメディアの視聴による感情変化に関する調査

調査にご協力いただきありがとうございます。本調査に初めてご参加いただいた方、2回目以上のご参加の方でURLが違います。お間違えの無いようお願いいたします。

初めて調査に参加していただいた方
 まず、以下のURLの質問にご回答ください。すでにご回答いただいた方は、次の「2回目以上のご参加の方」へお進みください。
https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=ims4HMDFUUS2NlKEwv-EdH4qTRMFlxlDsy3D_ZONq8xUQ1JXWTNSRlRVV0k1M0JRV1E3WkUwVUdDNS4u


2回目以上のご参加の方
 複数回のご参加、誠にありがとうございます。こちらのURLより、あなたの視聴した映像についてご回答ください。
https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=ims4HMDFUUS2NlKEwv-EdH4qTRMFlxlDsy3D_ZONq8xURTZLVk1DT0RaN0YxODFFNFgyTFRaWEFSVS4u

文京学院大学 人間学部 心理学科4年 米倉ひなた
E-mail:20hp255@s.bgu.ac.jp
担当指導員 長野祐一郎