Jorge N. Tendeiro 研究室
主宰者:Jorge N. Tendeiro
広島大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、統計的推論の方法論と心理学研究における実践的な応用に焦点を当てています。特に、従来のp値を用いた有意性検定の限界を克服する手段として、ベイズ統計の活用を推進しています。ベイズ因子という統計量を利用することで、帰無仮説を支持する証拠を直接的に得ることや、等価性を検証することが可能になります。研究室では、これらの統計手法を生物医学や心理学の幅広い領域に適用するための理論開発と実践的なツール整備を行っています。
一方、心理学的な測定や判断の精度を高めることも重要なテーマです。研究室は、質問紙調査における異常な回答パターンの検出、項目反応理論を用いた測定特性の分析、および縦断的データの解析方法の開発に取り組んでいます。特に時系列データや集中的な繰り返し測定データを対象として、個人ごとの心理プロセスを正確に把握するための統計モデルを構築しています。さらに、アルゴリズムを用いた機械的な予測判断が人間の直観的判断よりも優れていることを示しつつ、実務者がこうした手法を実際に採用するための支援方法についても研究しています。これらを通じて、心理学研究の信頼性と妥当性の向上に貢献することを目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(28 件)
- DOI: https://doi.org/10.1111/bmsp.70018
- DOI: https://doi.org/10.1177/25152459241306432
- DOI: https://doi.org/10.1177/25152459251365960
- [2025] Data-driven prior elicitation for Bayes factors in Cox regression for nine subfields in biomedicineDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322144
- DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/pgdac_v2
- DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/w9mv7_v1
- DOI: https://doi.org/10.1080/02664763.2025.2472150
- DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-025-02654-x
- DOI: https://doi.org/10.1111/bmsp.12339
- DOI: https://doi.org/10.1111/test.12380
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- [2024] Practical implications of equating equivalence tests: Reply to Campbell and Gustafson (2022).DOI: https://doi.org/10.1037/met0000549
- DOI: https://doi.org/10.1177/25152459231213371
- DOI: https://doi.org/10.1080/1359432x.2023.2260540
- [2023] Performance of Nonparametric Person-Fit Statistics with Unfolding versus Dominance Response ModelsDOI: https://doi.org/10.1080/15366367.2023.2165891
- [2023] The Effects of Aberrant Responding on Model-Fit Assuming Different Underlying Response ProcessesDOI: https://doi.org/10.1177/01466216231201987
- [2023] A Time-Varying Dynamic Partial Credit Model to Analyze Polytomous and Multivariate Time Series DataDOI: https://doi.org/10.1080/00273171.2023.2214787
- DOI: https://doi.org/10.1037/met0000505
- [2022] On the Potential Mismatch Between the Function of the Bayes Factor and Researchers’ ExpectationsDOI: https://doi.org/10.1525/collabra.36357
- [2021] Methods: code and syntax
- [2021] Using structural equation modeling to study traits and states in intensive longitudinal data.DOI: https://doi.org/10.1037/met0000393
- [2021] The autonomy‐validity dilemma in mechanical prediction procedures: The quest for a compromiseDOI: https://doi.org/10.1002/bdm.2270
- DOI: https://doi.org/10.1037/met0000402
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11136-021-02924-z
- DOI: https://doi.org/10.1037/xap0000372
- DOI: https://doi.org/10.1080/10705511.2021.1961587
- DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/4ext3
- DOI: https://doi.org/10.1177/10731911211017228
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