豊田 秀樹 (トヨダ ヒデキ)

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所属

文学学術院 文学部

職名

教授

ホームページ

http://www.littera.waseda.ac.jp/faculty/tyosem/

兼担 【 表示 / 非表示

  • 文学学術院   大学院文学研究科

学歴 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    1991年

    東京大学大学院   教育学研究科   教育情報科学  

  •  
    -
    1991年

    東京大学大学院   教育学研究科   教育情報科学  

  •  
    -
    1985年

    東京学芸大学   教育学部   学校教育  

学位 【 表示 / 非表示

  • Ph.D.

  • 東京大学   教育学博士

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2000年
    -
     

    平成12(2000)年4月 早稲田大学文学部哲学科心理学専修教授昇任現在に至る

  • 1999年
    -
     

    平成11(1999)年4月 早稲田大学文学部哲学科心理学専修助教授着任

  • 1999年
    -
     

    平成11(1999)年3月 立教大学社会学部産業関係学科助教授退職

  • 1995年
    -
     

    平成7(1995)年4月 立教大学社会学部産業関係学科助教授着任

  • 1995年
    -
     

    平成7(1995)年3月 大学入試センター研究開発部進学適性部門助手退職

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    日本計算機統計学会

  •  
     
     

    日本分類学会

  •  
     
     

    日本マーケティングサイエンス学会

  •  
     
     

    日本教育心理学会

  •  
     
     

    日本心理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 教育心理学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 教育・社会系心理学、心理測定

論文 【 表示 / 非表示

  • p 値を使って学術論文を書くのは止めよう

    豊田秀樹

    心理学評論   60,379-390.  2018年  [査読有り]

  • カスケード故障モデルを用いた商品ネットワーク分析

    豊田秀樹

    計算機統計学   30,51-58.  2017年  [査読有り]

  • ファッションECサイトにおけるイノベーター検出モデル―基準変数のある多種混合の項目反応モデリング―

    豊田秀樹

    オペレーションズリサーチ   63,75-82.  2017年  [査読有り]

  • 無制限複数選択形式の分割表データに対する因子分析

    豊田秀樹

    心理学研究   86,535-544.  2016年  [査読有り]

  • チェック・インから購買までの時間を利用したマーケティング・セグメンテーション―潜在混合分布モデルを利用した交差検証法による段階的ベイズ分析―

    豊田秀樹

    オペレーションズリサーチ   61,71-79.  2016年  [査読有り]

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • たのしいベイズモデリング: 事例で拓く研究のフロンティア

    豊田秀樹( 担当: 編集)

    北大路書房  2018年09月

  • 実践ベイズモデリング : 解析技法と認知モデル

    豊田秀樹編著( 担当: 編集)

    朝倉書店  2017年 ISBN: 9784254122206

  • 心理統計法 –有意性検定からの脱却-

    豊田秀樹著( 担当: 単著)

    放送大学教育振興会  2017年 ISBN: 9784595317057

  • はじめての統計データ分析 : ベイズ的「ポストp値時代」の統計学

    豊田秀樹著( 担当: 単著)

    朝倉書店  2016年 ISBN: 9784254122145

  • 紙を使わないアンケート調査入門 : 卒業論文,高校生にも使える

    豊田秀樹編著( 担当: 編集)

    東京図書  2015年 ISBN: 9784489022104

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 日本心理学会優秀論文賞

    2005年09月  

  • 日本心理学会優秀論文賞

    2002年09月  

  • 日本行動計量学会優秀賞

    1995年07月  

共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 心理学研究における中級程度のベイズ統計学の教授法に関する研究

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2024年03月
     

     概要を見る

    本研究では、ベイズ的アプローチによる心理学に特化した教授学習系列を作成する。ベイズ的アプローチが心理学研究の一翼を担うためには入門的教材と研究実践例をつなぐ教材が是非とも必要である。本研究では、それに相当する最初の2単位を終えた直後の2単位に相当する教授学習系列を作成する。本教授学習系列の完成により、学術的には無意味でも統計的には有意な論文はいくらでも公刊されてしまう現状を改善することが可能である。日本心理学会第83 回大会・公募シンポジウム「心理統計で何を教えるべきか」において「これからの統計教育」と題した講演を行った。そこで(1)頻度論とベイジアンの対立は既に消滅している。(2)頻度論における尤度原理は、ベイジアンと融合し、統計学・AIの現在・これからの本流である。(3)頻度論の1分野である有意性検定は時代的使命を終えている、という主旨の公演を行った。「瀕死の統計学を救え! 有意性検定から「研究仮説が正しい確率」へ」というタイトルの単著(144p)を朝倉書店より公刊した。2019年3月、統計学に関する2つの衝撃的な論文について論じた。1つはアメリカ統計学会ASA 監修 The American Statistician の「21世紀の統計的推論 : “p < 0.05”を超えて」である。本論の章タイトルは、Don't Say “Statistically Significant”であり、命令形ではっきりと有意性検定を禁止している。もう1つは Nature の「統計的有意性を引退させよう」である。このコメント論文には800人以上の科学者が賛成の署名をしており、「統計的有意性の概念全体を放棄するように求める。」と主張している。その主張に沿った解説を展開した。また大学における授業評価アンケートについて,学生が授業において最重要視する知見は何かを明らかにする方法として,一問一答形式を用いた自由記述による意見収集に着目した。この際における知見の得られ方の寡占的(支配的)な程度を,ジップ分布の母数によって表現した。また,ジップ分布から算出される累積確率を用いて,観測された印象の飽和度について,特定の飽和度を達成するために必要な異なる要素(評価,印象)の数と合わせて結果を示した。ジップ分布から算出される分析には,教授者が想定しないような意見の回答に対応するため,要素数を無限とする場合と,あらかじめ決まった要素から回答するそれぞれの場合に対応したジップ分布を用いた計算結果を示した。実際の講義の評価データの分析を通じ,本方法によって,自由記述による授業評価で得られる知見に対し,少ない特定の知見が全体の中で支配的であるのか,それとも印象,評価が定まらず,多様な知見が散見されているのかについて,客観的な指標に基づく考察が可能となることが示された。今後も注意を怠ることなくデータ収集を続けたい。テストデータを対象として,受験者の潜在的な特性と項目特性を分離して分析するためのテスト理論に項目反応理論 (IRT) がある。通常,IRT では受験者が所属する下位集団に関わらず,同じ特性に関する値を有していれば,同一項目に正答する確率も同じである仮定される。もし,性別や人種といった属性別で,同一項目に対する正答確率が変化する場合,当該項目は特異項目機能(DIF)を有するといわれる。測定の公平性の観点からDIFは望ましくないため,DIF の分析は大きな関心を寄せられてきた。IRT に基づいたDIFの検討において,広く用いられてきたDIF検出法は統計的仮説検定に基づいている。本研究では,ラッシュモデルにおける均一DIFを対象として,ベイズモデリングに基づいたDIF検討方法を提案する。提案手法を用いることで,下位集団ごとに項目母数を別々に推定し,更に等化係数を推定するという手順を一括して扱うことができる。また,DIF の大きさとそれに対する確信度を考慮可能な指標の提案も行いたい

  • 心理学研究におけるベイズ統計学の普及に関する教授法に関する研究

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2019年03月
     

     概要を見る

    心理学研究におけるベイズ統計学の普及に関する教授法に関する研究を行った。主として入門的教材を作成した。2冊の入門的教科書と3冊の中級の教科書を公刊した。ベイズ的アプローチによる学術的論文を公刊した。本研究で作成された教材により、有意性検定を使用することなしに、心理学の研究を行うことが可能になった。他にはない教材である。心理学研究におけるデータ分析には、これまで有意性検定による手続き化された定石があった。心理学者にとって統計法を学ぶことの多くは、これまで有意性検定の手続きを覚えることであったといっても過言でなかった。対して米国統計学会は2016年に統計的有意性とp値に関する声明を発表した。そこでは「科学的な結論や決定は、p値が有意水準を超えたかどうかにのみ基づくべきではない。」と宣言されている。しかし声明は、新しい時代の統計データ分析の必要性を示すのみで、残念ながらそれに代わる具体的な定石を示していない。本研究で作成された教材により、有意性検定を使用することなしに、心理学の研究を行うことが可能になった

  • 心理学における統計解析の新しい役割・意味の創造およびその教授法の開発

    基盤研究(C)

    研究期間:

    2009年04月
    -
    2014年03月
     

     概要を見る

    心理学を初めとして, 科学的なアプローチを重視してきた様々な学問分野で近年注目を集めるようになってきた研究の1つに, 質的研究がある.しかし現状では, 質的研究の評価にとって重要な知見収集の程度については主観的判断に依存している. そこで本研究では, 任意の質的研究法の観点収集の最中に知見数と飽和感を表す知見の捕獲率を推定する方法を提案した. 分析には(株) 日経BPコンサルティングが発表しているブランドジャパンの提供による, 2つの企業に対する2006年から2010年までの自由記述の印象調査の回答を用い, 多くの知見数が集まるまでに必要な精読量を明らかにした

  • 心理学における統計解析の新しい役割・意味の創造およびその教授法の開発

    研究期間:

    2009年04月
    -
    2014年03月
     

     概要を見る

    心理学を初めとして, 科学的なアプローチを重視してきた様々な学問分野で近年注目を集めるようになってきた研究の1つに, 質的研究がある.しかし現状では, 質的研究の評価にとって重要な知見収集の程度については主観的判断に依存している. そこで本研究では, 任意の質的研究法の観点収集の最中に知見数と飽和感を表す知見の捕獲率を推定する方法を提案した. 分析には(株) 日経BPコンサルティングが発表しているブランドジャパンの提供による, 2つの企業に対する2006年から2010年までの自由記述の印象調査の回答を用い, 多くの知見数が集まるまでに必要な精読量を明らかにした

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 検定力分析の重要性認知に関する教育的実践法の開発

    2010年   福中 公輔

     概要を見る

     Cohen, J(1962)や杉澤(1999)が以前から指摘しているように,実験系心理学や教育心理学など実験・調査を必要とする分野において検定力分析は非常に重要である。しかしながら,t検定をはじめとした統計的仮説検定に比べて,我が国における検定力分析の重要性の認知度は著しく低かった。これは検定力分析が数理的にも高度であり,また様々なケースにおける一般的な適用法,すなわち「ケースごとの一連の手続き」が定式化されていなかったためだと考えられる。このような現況を鑑み,2009年度には,極力数式を使用せず,初学者にも理解しやすいように検定力分析の一般的な手続きを一冊の書籍にまとめた(豊田,2009)。この書籍により,我が国でも検定力分析の重要性が広く研究者の間で認識されるようになった。 しかし,研究者間ではその重要性が認知されるようにはなったが,実際の研究への活用事例はそれほど上昇しているとは言いがたかった。この状況を改善するためには,書籍を出版するだけでなく,検定力分析の利用の仕方などを個別の事例を交えながら細かく解説する必要があると考える。すなわち学生や若手研究者に対する検定力分析の教育的実践である。 まず学部学生に対しては,本学で開講されている「心理学演習4(実験計画実習)」の中で検定力分析について取り上げ,解説を行った。授業資料は豊田(2009)を元にして,学部学生に対してより教育効果が高まるように配慮して作成した。統計的諸問題に関する学生からの質問でよく聞くものに,「調査や実験において標本をどれだけ集めればよいか?」というものがあるが,検定力分析はこの問題に対する1つの答えである。このため本授業で解説した内容は,将来に対する教育的効果として非常に大きいものと考えられる。また,若手研究者に対しては,日本心理学会のワークショップや日本教育心理学会の自主シンポジウムで,検定力分析の理論的展開を構造方程式モデリング(SEM)と絡めながら話題の提供を行った。このような活動を続けることにより,我が国においても検定力分析の重要性の認知が将来において進むものと考えられる。

  • 構造方程式モデリングに関する実践的教授法の開発

    2007年   中村 健太郎

     概要を見る

     本研究課題では、構造方程式モデリング(Structural Equation Modeling; SEM)における最新の理論的発展を踏まえ、ソフトウェアによる実際の分析を示すことで、発展的なモデルの利用、応用を活性化することを目的とした。 具体的な理論的発展として、推定法の拡張や離散型変数の分析などが挙げられる。それぞれについて、SPSS社のAmosと呼ばれるソフトウェアによる分析の実際を、分析手法の基礎理論に関する解説とともに、実データに即しつつ示す教授法について計画に従い開発と検討を行った。 その結果、2007年度日本心理学会第71回大会において、『今日からあなたもSEMデビュー―Amosによる分析―』『明日のための構造方程式モデリング―発展的な研究を心理学に役立てる―』と題するワークショップを2つ開催することが可能となった。これによって、統計学を専門としない心理学者にとって、敷居が高い解析手法と捉えられがちな構造方程式モデリングを実践的に解説する機会が学会に提供された。初学者が躓きやすい点に配慮した基本的な操作から、ベイズ推定という発展的な話題まで具体的な数値例とともにデモンストレーションが行われた。また、ソフトウェアAmosの販売元であるSPSS社の小松誠氏に指定討論者としてコメントをいただき、より詳細な議論を行うことで、参加者から参考になったとの好評を得た。 ワークショップでは、発展的、応用的な分析手法も取り上げた。これにより、単にソフトウェアの使用法に関する教授法のみでなく,分析手法の数理的基礎や,実用場面における利用状況に軸足を置いた教授法という本研究課題の目的の1つが達成され、広く参加者に伝えられた。

  • 多変量解析手法に対する文科系学生のための教授法の開発

    2006年   齋藤朗宏, 室橋弘人

     概要を見る

    経済学・経営学・心理学・社会学等,人文科学系の研究・実践に携わる人々を対象とした,多変量解析手法の教授法開発の試みは,成果物①,成果物②,成果物③に収斂した.成果物①:POSデータや,Web調査データによって表現されるビジネスデータの分析を通じて,人文科学系の領域で広く利用される多変量解析手法を,数式を多用しない平易な解説で,説明している.これを列記すると下記の28手法となった.構造方程式モデリング・独立成分分析・潜在混合分析・一対比較法・主成分分析・コンジョイント分析・アソシエーションルール・生存時間分析・決定木・ベイジアンネット・ニューラルネットワーク・多項ロジットモデル・AHP・遺伝ACEモデル・集団AHPとGAS・ISM・自己組織化マップ・クラスター分析・多次元尺度法・コレスポンデンス分析・探索的ポジショニング分析・グラフィカルモデリング・傾向スコアによる重み付け補正法・ロジスティック回帰分析・項目反応理論・一般化可能性理論・時系列分析・ポアソン回帰分析.いずれも,人文科学系の研究・実践領域において,その重要性が認識されているが,統計学的準備のない研究者にとっては敷居が高いと考えられている手法である.全ての手法について,実際のビジネスデータへの適用例が示されており,その適用によって,実質科学的にどのような意味のある結論が得られるのかが,最低限必要な統計用語のみを用いて,丁寧に説明されている.成果物②:上述した多変量解析手法群の内,特に心理学に関連する基礎研究領域において頻繁に利用される手法(分散分析,因子分析,回帰分析)の,統計ソフトウエアによる具体的な実行法を,プログラム例を示しながら説明した.またソフトウエアは,無料でオープンソースという形態をとり,その分析精度・汎用性から高く評価されている,統計解析環境Rを利用した.Rにおけるデータハンドリングの手法についても,詳細な説明がなされた.成果物③:上述した多変量解析手法群の内,特に最新の心理統計モデル(共分散構造分析・階層線形モデル・項目反応理論・ニューラルネットワーク)の,統計ソフトウエアRによる具体的な実行法を,プログラム例を示しながら説明した.

  • 項目反応理論における理論的全体像に関する教授法の研究

    2005年   齋藤朗宏, 室橋弘人

     概要を見る

    項目反応理論(Item Response Theory, IRT)を正しく使いこなせるようになるためには,理論的な面からの学習とソフトウェアの利用方法の習得の双方が必須となる.何故なら,IRTを実地において運用していくためにはソフトウェアを用いてデータを解析できなければならない一方で,ソフトウェアを用いて推定を行う際にパラメータを設定したり,あるいは結果から有効な解釈を引き出したりするためには,IRTの理論に関する十分な理解が必要不可欠となるからである.以上を踏まえた上で,項目反応理論における理論的全体像に関する教授法の研究は,現在のIRTにおいて重要な位置を占めている幾つかのモデルに関して,理論的に十分厳密な解説と,実際の利用において必要となるソフトウェアの使い方との両方を整備する形で行われた.具体的な内容は,以下の通りである.①IRTの発想を理解する上で重要であると同時に,制約が緩いため利用可能範囲が広いモデルであるノンパラメトリックなIRT手法について,Mspwinを用いて分析を行う.②最も基本的なIRTモデルである2値項目のためのロジスティックモデルについて,BILOG-MGを用いて推定を行う.また,DIF分析の方法についても取り上げる.③選択肢間に順序関係を想定できない,カテゴリカルな多肢選択項目を分析する際に利用される名義反応モデルについて,MULTILOGを用いて分析を行う.④選択肢間に順序関係が存在していると想定できるような多肢選択項目を分析する際に利用される部分採点モデルについて,Parscaleを用いて分析を行う.⑤ロジスティックモデルにおける困難度母数を線型和に分解することによって,項目の難しさを規定する要因に関する考察を可能にする線形ロジスティックテストモデルについて,SEMのソフトウェアであるMplusを用いた分析を行う.⑥母集団が未知の異質な集団の混合であると想定するという潜在クラスの考え方を導入した潜在混合分布ラッシュモデルについて,WINMIRA 2001を用いて分析を行う.

  • 共分散構造モデルによる心理学研究のための実践的手法の開発

    2004年  

     概要を見る

     研究期間の前半は,当研究室に寄せられた共分散構造分析に関する「質問」を集大成した.初心者が躓きやすい問題に配慮しながら質問に対する回答を編集し,『共分散構造分析[疑問編]』をあらわした. 研究期間の後半には,共分散構造分析の下位モデルの1つである項目反応理論に焦点化して実践手法の整理を行った.本研究は4つの章から構成されている.第1章では,基本となる2値(正誤)反応データに対するロジスティックモデルを推定法を中心にして詳述した.ロジスティックモデルは応用的にも最も重要である.続く3つの章では,第1章の内容を別々の観点から発展させた.第2章では,2値(正誤)反応データばかりでなく,多値反応のモデルを論じた.「入門編」においても多値段階反応モデルを解説したが,ここでは名義反応モデル・評定尺度モデル・連続反応モデル・部分採点モデル等,さらに広範なモデル群を導入している.第3章ではIRTの数理的仮定を緩める試みがなされた.通常のIRTには,1次的特性の仮定,被験者の等質性,局所独立の仮定,時間制限のない仮定など,いくつかの重要な数理的制約が導入されている.それらは熟考の結果として導入された制約であり,いたずらに排除すべきものではないが,目的に応じて制約を除くことができればさらに豊かなテスト運用が可能になる.最後の第4章では,IRTの直接的な改良もしくは拡張のモデルについて論じている.テストに関わる多くの方々に,本研究がが少しでも参考になって欲しい.

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現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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