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人文学部
#紀要論文
心理学的性差の効果量を伝えるにはどうしたらよいか : 心理学を専攻しない学生を対象とした授業実践
- AI解説：
- 心理学では、昔から「p値」という数字を使って実験結果の信頼性を確かめてきましたが、最近では「
効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。)
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#紀要論文
心理学的性差の効果量を伝えるにはどうしたらよいか : 心理学を専攻しない学生を対象とした授業実践
AI解説
- 背景と目的：
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心理学において、統計的仮説検定のp値偏重に対する批判が高まり、効果量の重要性が強調されています。効果量を理解することは専門家だけでなく、非専門家にとっても重要です。特に、文化差や性差に関する心理学的知見は、統計的に有意な差であれば定性的に説明されやすく、ステレオタイプや偏見を助長する恐れがあります。この研究は、新潟大学での講義を通じて、非専門家に心理学的性差の大きさや小ささをどのように伝えるかを模索することを目的としています。
- 主要な発見：
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性差効果量について、Hydeのメタ分析により多くの心理学的特性において性差は小さいことが確認されました。意図的に性差が強調される報告もありますが、実際の効果量は±0.5を超えることは少なく、特に運動能力を除けば±1.0を超えることは稀です。これにより、男性と女性の心理学的特性は大部分において類似しているというジェンダー類似性仮説が支持されました。また、効果量の数値そのものよりも、視覚的なグラフや比較対象を用いた説明が有効であることが示唆されました。
- 方法論：
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この研究では、新潟大学の「セクシュアリティ・スタディーズ」講義の一環として、心理学的性差を専門外の学生に説明する方法を試みました。具体的には、2つの分布を重ねてグラフ化する方法、身長などの目に見える特性を比較対象として導入する方法、そして効果量を日常的に理解しやすい優越確率PSに置き換える方法の3つを用いました。また、受講生の主観的な性差効果量をアンケートで調査し、実際のメタ分析結果と比較しました。
- 結論と意義：
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2つの分布を重ね描きしたグラフや身長を比較対象として導入する方法は、心理学的性差の大きさを理解させるのに有効であることが確認されました。一方、優越確率PSを用いた説明の効果については、はっきりとした結論が得られず、理解度の測定などの定量的検証が今後の課題です。また、受講生の主観的な性差効果量の可視化と実際の性差効果量との比較には困難がありました。この研究は、効果量の正確な理解とステレオタイプの解消に向けた教育的試みとして意義があります。
- 今後の展望：
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今後は、性差以外の効果量についても同様の教育的試みを適用し、効果量の理解を深めるための方法をさらに検討する必要があります。特に、他のテーマに応じた適切な比較対象や指標の選定が求められます。また、効果量の理解度を定量的に検証するための方法論を確立し、教育効果の評価を行うことが重要です。さらに、より広範な学生層を対象とした実験・調査を行い、一般的な大学生の効果量理解を深めるための具体的な教育手法を模索していくことが求められます。
- 背景と目的：
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心理学では、昔から「p値」という数字を使って実験結果の信頼性を確かめてきましたが、最近では「
効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。)
- 主要な発見：
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Hydeという人の研究によると、多くの心理学的な特徴について、男性と女性の違い（
効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。)
- 方法論：
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この研究では、新潟大学の「セクシュアリティ・スタディーズ」という授業で、心理学的な性差を分かりやすく説明するために3つの方法を試みました。一つ目は、2つのデータを重ねてグラフで示す方法。二つ目は、身長などの具体的な例を使って説明する方法。三つ目は、
効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。) 優越確率PS ( 2つの集団からランダムに1人ずつ選んだとき、どちらが優れているかの確率を示す指標です。)
- 結論と意義：
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2つの分布を重ねたグラフや身長を使った説明は、性差の大きさを理解するのに有効であることがわかりました。しかし、「
優越確率PS ( 2つの集団からランダムに1人ずつ選んだとき、どちらが優れているかの確率を示す指標です。) 効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。)
- 今後の展望：
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今後は、性差以外の
効果量 ( 心理学では、ある現象（例えば性別の違い）がどれだけ大きいかを示す指標です。数字が大きいほど差が大きいことを意味します。)
- 何のために？：
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昔から、心理学では「
p 値 ( 実験 結果 が偶然 かどうかを調べる数字です。) 実験 結果 が正しいか調べていました。最近 は「効果 量 ( あることがどれくらい影響 を与 えるかを示 す数字です。) 効果 量 を理解 することは、専門家 だけでなく、みんなにとっても大切です。男の子と女の子の違 いについての正しい知識 を持つことは、誤解 や偏見 を減 らすために重要 です。この研究では、新潟大学の授業 を通じて、効果 量 を分かりやすく伝 える方法 を探 しました。
- 何が分かったの？：
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Hydeさんの研究によると、男の子と女の子の
違 いは、運動能力 以外 ではほとんどありませんでした。男の子と女の子はほとんどのことが似 ているとわかりました。数字だけでなく、グラフや具体的 な例 を使うと、さらにわかりやすくなることがわかりました。
- どうやったの？：
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この研究では、新潟大学の
授業 で3つの方法 を試 しました。一つ目は、2つのデータを重ねてグラフで示 す方法 です。二つ目は、身長などの具体的 な例 を使って説明 する方法 です。三つ目は、効果 量 ( あることがどれくらい影響 を与 えるかを示 す数字です。) 優越 確率 PS( 効果 量 をわかりやすくするための方法 です。) 置 き換 える方法 です。学生が感じている性差 の大きさをアンケートで調べ、それを実際 のデータと比 べました。
- 研究のまとめ：
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2つのデータを重ねたグラフや身長を使った
説明 は、性差 の大きさを理解 するのに役立つことがわかりました。でも、「優越 確率 PS( 効果 量 をわかりやすくするための方法 です。) 説明 は、あまり効果 がありませんでした。この研究は、効果 量 ( あることがどれくらい影響 を与 えるかを示 す数字です。) 理解 と偏見 を減 らすための教育に役立ちます。
- これからどうする？：
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これからは、
性差 以外 の効果 量 ( あることがどれくらい影響 を与 えるかを示 す数字です。) 方法 を試 していきます。他のテーマに合った例 や指標 を選 ぶことが大切です。効果 量 の理解度 を測 る方法 を作り、教育の効果 を評価 することも重要 です。もっと多くの学生を対象 にして、具体的 な教育方法 を探 ります。
- 著者名：
- 新美 亮輔
- 掲載誌名：
- 人文科学研究
- 巻：
- 148
- ページ：
- Y33 - Y54
- 発行日：
- 2021-03
- 新潟大学学術リポジトリリンク：
- http://hdl.handle.net/10191/0002000098
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