もっかい上げとくよっ

定期的に上げといた方が良いでしょうな⇒Ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ: process

再掲。研究論文を読むための重要なポイント。

研究上の問いは明確に述べられているか？

何を知りたいか、調べたいか、というのははっきりさせときたいよね。

導入，問題の陳述，文献の概観は，読み手に適切に設定されているか？　またこの題材は研究上の問いと一致しているか？

文法、作法は大事だよね。

研究上の問いや題材からみて，仮説は適切で，明確に述べられているか？

きちんと論理的に明確で、的外れじゃ無い仮説の構築と提示が重要だよね。

鍵となる術語はきちんと定義されているか？

基本だよね。ゲーム脳は典型的なダメ例。

独立変数はこの研究上の問いに適切か？　独立変数の水準は適切か？

独立変数の基準や基準測度は適切か，妥当か，信頼性があるか？

従属変数は，この研究にとって適切か？

従属変数の基準や基準測度は適切か，妥当か，信頼性があるか？　得点化，評定，判定の手続きは妥当で信頼性があるか？　装置が用いられている場合，それは正確で信頼できるか？

統制は適切か？　結果は統制されていない変数に影響される可能性がないか？　統制群や比較対照群がある場合，それは適切に選ばれているか？

ここら辺は、実験計画の適切さに関わる部分だよね。尺度の妥当性と信頼性とか、重要だね。交絡変数には気をつけるべきだよね。中には、統制群も対照群も取ってない研究とかあるしね。

研究デザインは仮説の検証に適しているか，また研究上の問いに答えるものか？

つまり、主張した事を「確かめられる」デザインになっているか、って事だよね。

方法や手続きは理解され追試できるよう十分な詳細さをもって明瞭に記述されているか？　参加者は適切に方向づけられ，動機づけられているか？　彼らは課題をどのように理解しているのか？　教示は十分に明瞭で正確か？　参加者間のコミュニケーションが，結果への影響要因のひとつになっていないか？　デザイン，データ収集，査定，分析，報告の中に実験者バイアスの徴候はないか？

何をどのようにしたか、というのが明らかじゃ無いと、「後から確かめる」事も出来ないよね。それなのに、実証した、とか言ったって、噴飯ものだね。

参加者は適切に選ばれているか？　サンプルは対象をきちんと代表しており偏りがないか？　手続きは，実験参加者を保護するための指針を遵守しているか？　サンプルの人数（N）は適切か？　参加者をグループ，処理，あるいは条件に割り当てるのに適切な手続きが使われているか？　マッチング，均等化，ランダマイズのような群の等価性を確立するための適切な技法が使われているか？　参加者の欠落が生じているか？　また生じている場合，それはサンプルを偏らせていないか？

これは統計的な視点だね。とても重要。ランダムサンプリングとか、ランダムアロケーションなどの無作為化の話。ちなみに、サンプルサイズは、一般的には（n）だよね（Nは一般的に、母集団サイズ。間違い、て事でも無いだろうけど）。

統計的検定は適切か？　そして，その使用の前提条件に合っているか？　自由度は正しいか？　誤差の測度は妥当か？　計算や統計的な結果の表示に間違いがないか？

やってはいけない事をことごとく実現している人が、血液型性格判断方面にいるよね。

表や図ははっきりと凡例がつけられ正しく表示されているか？

寝屋川調査のグラフとかすごいよね。わざと見る人に解らないようにしてるんじゃないか、と思うくらい。

結果は正しく解釈され，適切に報告され，意味づけられ，きちんと書かれているか？

考察はデータの概観からみて適切か？

結論はデータからみて妥当であり，データによって保証されるものか？

同じデータを処理しても、わがままに解釈する人はいるよね。このデータからはどこまでが言えて、どこは保留すべきか、というのを、きちんと見ないとね。

結果の一般化は妥当か？

一般化可能性への気配りは重要だよね。心理学では、「生態学的妥当性」が重視されたりするよね。達成母集団と目標母集団の関係を考えるのも大切だね。サンプルから得られた結果をどの集団まで拡大するか、という事。

引用文献は本文の中の引用と対応しているか？

倫理的な基準は研究のすべての段階で遵守されているか？

超基本だよね。

この研究を改善し，再デザインするとしたらあなたはどうするか？

これは大切だね。研究の問題点を把握して、より洗練されたデザインにする。総合的な力量が問われるんだろうね。

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