仮説生成や検証は、他の学問分野にも応用が効きそう。やはり色々と学問は知っておくのが良いのかも。
臨床心理学という学問。領域で取り扱われる研究テーマ。研究手法や発想。数量化。仮説生成と仮説検証。心理・教育統計法の必要性。基本となる概念。統計学の考え方。
臨床心理学とは？そもそも心理学は心の理学。何らかの理を。法則や原理。心の法則や原理を探求。心の理科。臨床とは？クリニカルを日本語化。床に臨む。床とは？ベッドサイド、病の床。それに限らない。校舎内で大学の相談室で企業で深い悲しみの場に。寄り添うという取り組み。何らかの苦しみを抱えた人の援助。加え方には様々なパターンが。研究の対象。実験心理学。研究の方法を付け加える。臨床心理学は？臨床という営みの心理学。しかし研究方法でもある。臨床を方法として。臨床による心理学。心理臨床。実践的側面を強調。人間行動の問題を低減。AAAの定義。学術的要素を読み解く。方法論である。目的は？AAAから。人間行動の適応調整。不適応障害苦悩の成り立ち、問題を予測、問題を低減解消。人格形成には？専門的知識が必要。その種の問題がどのような経過をたどり、どのような原因があるのかの知識。臨床判断を下す。研究により明らかになった一般知識と患者個人の情報を合わせる。臨床を通した研究。新たな疑問を。生み出す上で統計学の考え方が重要。
臨床心理学のテーマ。どのような人々を援助するか？より良い援助方法を。援助対象についての研究の重要性。あらゆる人間に関する研究。臨床と直接関連するテーマ。心理的機能の特徴。ありのままに。問題の経過の原因を探る。メカニズム的な研究。パーソナリティや家族問題。臨床心理学の異常、というニュアンス。平均からの逸脱、不適応の意。問題よりも人間の強さに着目、健康心理学。処方箋として意味が。人間は無力という弊害もある。援助の対象をよりよく理解する心理査定。基礎的な心理学を利用することが多い。認知療法。スキーマなどの認知心理学の概念を導入。フロイトの精神分析。無意識や神経症の背景知識。各種問題別の手法も。抑うつについてとパニックについての認知行動療法は違う点も多い。異なるメカニズム。援助方法の研究は対象の研究と切っても切れない。援助方法、作ったらOKではない。効果研究。認知行動療法系？来談者中心療法のロジャースは熱心だった。力動的心理療法についても。社会への説明責任にも必要。心理査定を充分に行うことが必要。その人が分からないと援助がうまくいく見込みは少ない。構造化面接などのツール。その開発も重要。援助対象への研究や一般的な心理学の知見も大事。どうすれば調べることが出来るのか。ウェブスラー式。検査内容をUpdateさせた。
臨床心理学の研究方法。質的研究と量的研究。数量化。質的研究はありのままに記述。ときには主観も交えながら分析。事例研究。数値に表すのが難しい微細なことを分析できる。従来は困難だったことも。数値をあまり用いないので、研究者の論理思考に頼りがち。量的研究。数値に置き換えて様々に分析して結論を導き出す。認知症の経年変化。抑うつ傾向の強い人と弱い人の記憶力を。対人不安を持つ人のパーソナリティ調査。実験法や観察法など。数値を使うので統計学の理論を使うことが出来る。学習が必要だがツールが使えるので質的研究より簡単かも。精神疾患がテーマに。疾患を抱える人を対象にしなければならない。誰でも可能ではない。地続き？アナログ研究。不安障害の研究をするのに不安傾向を持つ人を対象に。
臨床心理学研究に役立つ考え方。数量化。量的研究。現象や概念を測定。抑うつ的かどうかを測定するのと行動的かどうかを測定する。数値の形にする。客観的検証が可能。IQ。人と人との比較が数値で可能。解釈の余地を減らすことが出来、客観的検証に耐える。愛情が足りないと言っても、何をどうすればよいか分からない。視線を向ける時間が足りない、など。臨床心理学の実践でも役に立つ。改善したという根拠が問題。数値で表せるように。主観的判断が間違えるのは人類の歴史から明らか。効果があるという思い込みは主観を容易に間違えさせる。何らかの方法で問題の解決を数量化する。判断力を助けるデータとなる。抑うつ的な人の外出回数、具体的な活動を数える。人間的な営みだが、数量化がバランスをとった考え方を助けてくれる。統計学にとっても基本のキホン。仮説生成と仮説検証。研究においては何らかの仮説を立てる。明確な仮説を立てない探索的な研究もあるけれど。仮説生成に役立つ思考法。自分の考えを出す。確立されたことではなく。追試という研究もあるけれど。何か新しい主張を。確かめられていない法則性を推論し仮説を生成する。推論と言っても様々。推論の方法はアブダクション、演繹法と帰納法。演繹法は前提がある。帰納法は数多くの事実を。アブダクションはそのように考えると上手く理解できる、というものを生み出す推測法。スキーマという認知構造があるとするのがアブダクション。分かっていないこと、未知のことを推論する。妥当な推論か慎重に検討を。仮説検証。仮説を裏付ける。仮説を棄却することも。前提となる理論が完全に正しいのであるなら、演繹法は正しいはず。食い違うことも少なくない。その時こそ理論を修正して妥当なものにするチャンス。アブダクションによって推論してデータを集め、帰納法的に考える。質の高い仮説生成と仮説検証を。
統計学の基本的な考え方。いつ統計学的方法を使うのか。データから推論を導き出したい時。日本人の身長が何cmか。東京都民から2000人を調査。日本人が母集団。2000人が標本、サンプル。全員を対象にするのは難しい。標本という部分を抜き出す。標本から母集団を推定する。母集団推定。大半の心理学研究はこの発想。標本データが得られたとする。データの特徴を吟味。あまりにデータが多いとそのまま見るのにも限界がある。要約が必要。数値を数値で要約する。数値要約。統計手法を記述統計と呼ぶ。データを代表する値を一つあげるとしたら？代表値。平均値、中央値、最頻値。同じ平均値といってもバラけ具合は違う。データの散らばりを要約する。分散や標準偏差。母平均や母分散。実際の値は困難なので、母平均や母分散を推定する。データは散らばるもの。一発必中は現実的ではない。点推定。区間推定。手元にあるデータから未知の。推測統計。仮説が支持されるか棄却されるか、統計的仮説検定。分散分析や重回帰分析。平均身長のデータに性別という情報を加えると？男女1000人ずつとする。男性の方が女性より身長が高い？性別は独立変数。身長は従属変数。偶然を超えた有意味な差なのか？100%確実ではない。
とっつきにくい統計学だが、心強い味方になる。
