心理学評論61巻1号に「統計革命」と題された特集号が組まれました。
企画は、関学の三浦先生、東大の岡田先生とともに、僕も関わらせていただきました。この三人を編集委員として、特集号の論文が編集されています。
本特集号の巻頭言はこちら
三浦さんのツイートから抜粋すると、
本特集号の目的は，統計革命とでも名付けうるような，心理学のデータ解析における新しい潮流について，この特集号を読めばその概略がある程度は把握できるような見取り図を提示することです。その 3 本の柱は，ベイズ統計モデリング，モデル評価，そしてオープンサイエンスです。
本特集で提供する見取り図は，心理学がこうした統計革命を生き抜いて新体制に順応するためのレシピとなりえます。データ解析に関する知識は，自らが分析者となる場合はもちろんのこと，投稿論文を査読する際にも必要とされます。一般に，心理学者はデータの収集に際する方法論には厳しい一方で，分析に際するそれには相対的に概して甘いことが多いです。それゆえに「統計に自信のない人が分析した投稿論文を統計に自信のない人が査読する」ことが頻繁にあります。
新しい分析手法に関しては特にこれがより大きな問題となりえます。「よくわからない」ので正しいものを棄却するか，誤りを看過するか，いずれの過誤が生じるかは時と場合によるでしょうが，心理学の学術的なクオリティを下げてしまうことは言うまでもありません。いかなる統計理論にもとづくにせよ，科学としての心理学の信頼性を維持するためには，データと誠実に対峙するためによりふさわしい手法を選ぶべきであり，また選ばれているかどうかをピアレビューで検証する必要があります。そのための学びは終わることがないと考えています。
こうした問題への「傾向と対策」は，心理学に限らず，統計「ユーザ」サイドの学問には求められているものかもしれません。心理学を専門とする方のみならず，多くの方にご高覧いただければと編集委員一同願っております。
論文の著者とタイトルは次の通りです。
オープンサイエンス
三浦麻子 心理学におけるオープンサイエンス：「統計革命」のインフラストラクチャー
大向一輝 オープンサイエンスと研究データ共有
モデリング
清水裕士 心理学におけるベイズ統計モデリング
竹澤正哲 心理学におけるモデリングの必要性
国里愛彦 臨床心理学と認知モデリング
中村國則 高次認知研究におけるベイズ的アプローチ
仮説評価
竹林由武 しなやかな臨床試験デザイン：適応型デザインによる効率化
岡田謙介 ベイズファクターによる心理学的仮説・モデルの評価
村井潤一郎・橋本貴充 統計的仮説検定を用いる心理学研究におけるサンプルサイズ設計
僕の書いた論文は次のリンクから読めます。
心理学ではやっている「ベイズ統計」とは一体何なのかを整理しつつ、本論文では特に統計モデリングの利点と、そのなかでベイズ統計がどうかかわるのかを論じました。また、統計モデリング的な発想が、従来の分析手法とどう異なるのかなどについても解説しています。
アブストラクトは以下の通りです。
本論文では、心理学においてベイズ統計モデリングの有用性について、伝統的な心理学の方法論との比較を通して論じることを目的とした。まず、ベイズ統計モデリングの「ベイズ」とは何をさすのかについて論じた。次に、ベイズ統計モデリングの「統計モデリング」について解説し、これまでの伝統的な心理学の方法論との違いを示した。続いて、統計モデリングと確率的プログラミング言語の関係について解説し、その利点を論じた。そして、ベイズ統計モデリングが心理学にもつメリットとして、行動の生起メカニズムを明らかにし、それを予測できること、心理的特徴をより妥当に・正確に推定できること、そして分析結果の透明性と再生性を高めることになることの3つを挙げた。最後に、ベイズ統計モデリングの研究を実践あるいは評価していくために知っておくほうが良いこと、注意すべきことについて考察した。
キーワード：統計モデリング、ベイズ推定、MCMC、確率的プログラミング言語、階層モデル