手続き

1要因の被験者内計画です。

• 矢羽の角度 (5水準)
  • 60, 120, 180, 240, 300°
  • それぞれの条件に対して、上昇系列と下降系列を2回ずつ繰り替えします。
  • 全部で20系列の閾値測定を行います。

測定法

• 極限法（上下法・2択）
  • 上昇系列：比較刺激は最初は短く、だんだん長くなります。「長い」反応が出現したら系列終了です。
  • 下降系列：比較刺激は最初は長く、だんだん短くなります。「短い」反応が出現したら系列終了です。

サンプルデータ

• sampleData.xlsx を置いておきます。
• 内容は以下のとおりです。

データ定義

• rt: 反応時間。この実験では無視してOK
• sequence_index: 系列のインデクス（0-indexed）
• response_index: 系列内の反応のインデクスです（0-indexed)
• std_angle: 比較刺激の矢場の角度。
• up_down: 上昇系列 or 下降系列
• comp_len: 比較刺激の長さ。
• response: 反応。

分析方法

• 見てわかるとおり、上昇系列では”long”、下降系列では”short”の反応が出たら系列終了です。
• 各系列のPSEは、各系列の最後の長さと、最後から2番目の長さの平均を取ればいいです。
• 各系列のPSEを算出したあとに、条件ごとのPSEの平均を計算します。
  • これが、各被験者の代表値なので、これを提出してもらうのが良さそうです。
• この計算を行うRのコードを載せておきます。
  • 結果をエクセルに貼り付けて、sampleData.xlsxというファイル名（これは任意）で保存してあるとします。

library(readxl) # エクセルファイルの読み込みに使う。
dt = read_excel("sampleData.xlsx") # 読み込む
head(dt) # データの構造を確認しましょう。

## # A tibble: 6 × 7
##       rt sequence_index response_index std_angle up_down comp_len response
##    <dbl>          <dbl>          <dbl>     <dbl> <chr>      <dbl> <chr>   
## 1 1388.               0              0       300 down         230 long    
## 2   45.1              0              1       300 down         220 long    
## 3  295.               0              2       300 down         210 long    
## 4  891.               0              3       300 down         200 long    
## 5 1257.               0              4       300 down         190 long    
## 6  455.               0              5       300 down         180 short

str(dt) # データの構造を確認しましょう。

## tibble [165 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ rt            : num [1:165] 1388.2 45.1 294.5 891.1 1256.6 ...
##  $ sequence_index: num [1:165] 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 ...
##  $ response_index: num [1:165] 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 ...
##  $ std_angle     : num [1:165] 300 300 300 300 300 300 60 60 60 60 ...
##  $ up_down       : chr [1:165] "down" "down" "down" "down" ...
##  $ comp_len      : num [1:165] 230 220 210 200 190 180 100 110 120 130 ...
##  $ response      : chr [1:165] "long" "long" "long" "long" ...

summary(dt) # データの要約に変なところがないか確認しましょう。

##        rt          sequence_index  response_index     std_angle    
##  Min.   :  45.15   Min.   : 0.00   Min.   : 0.000   Min.   : 60.0  
##  1st Qu.: 211.60   1st Qu.: 5.00   1st Qu.: 2.000   1st Qu.:120.0  
##  Median : 454.75   Median :11.00   Median : 4.000   Median :180.0  
##  Mean   : 581.47   Mean   :10.13   Mean   : 3.897   Mean   :181.1  
##  3rd Qu.: 807.63   3rd Qu.:15.00   3rd Qu.: 6.000   3rd Qu.:240.0  
##  Max.   :2663.86   Max.   :19.00   Max.   :11.000   Max.   :300.0  
##    up_down             comp_len     response        
##  Length:165         Min.   :100   Length:165        
##  Class :character   1st Qu.:130   Class :character  
##  Mode  :character   Median :160   Mode  :character  
##                     Mean   :164                     
##                     3rd Qu.:190                     
##                     Max.   :230

# 各系列のPSEを抽出します。

# ホントは1行で書けますが、あえてtidyverseは使わずbase functionで行きます。
PSE = c()
for (si in unique(dt$sequence_index)) {
  tmp = subset(dt, sequence_index == si)
  pse = mean(tail(tmp, 2)$comp_len) # 最後の2行のcomp_lenの平均
  PSE = rbind(PSE, data.frame(std_angle = tmp$std_angle[1], pse = pse))
}

knitr::kable(PSE) # データの構造を確認しましょう

# 各条件ごとの平均値を計算します。
result = aggregate(pse ~ std_angle, data = PSE, FUN = mean)
knitr::kable(result) 

# 図示
library(ggplot2)
ggplot(result, aes(std_angle, pse)) + 
  geom_hline(yintercept = 150, colour = "gray", linetype = "dashed")+
  geom_point() + geom_line() + 
  theme_classic()

以上が、各被験者の集計です。

• 実際の授業では、resultの中身（条件ごとのPSEの平均）を提出してもらって、複数の人のデータを使ってHADで1要因Repeated Measures ANOVAで解析するのが一般的だと思います。

全実験に共通のパラメータ

• 背景領域
  • 色：グレイ
  • 大きさ：600 x 600 px
• 標準刺激（左側）：矢羽あり
  • 矢羽の角度：内向（60°）と外向（300°）
  • 主線（横線）の長さ：150 px
  • 矢羽の長さ：50 px
  • 中心の横位置：背景領域中心から左に150 px
  • 中心の縦位置：背景領域上部から100 px
  • 色：黒
  • 線の太さ：3 px
• 比較刺激（右側）：矢羽なし
  • 中心の横位置：背景領域中心から右に150 px
  • 中心の縦位置：背景領域上部から200 px
  • 色：黒
  • 線の太さ：3 px

恒常法

比較刺激（右側）がランダムな長さで提示されます。 比較刺激が標準刺激より長いか短いか判断します。

• 比較刺激の方が長い：右矢印キー
• 比較刺激の方が短い：左矢印キー

読み替えると「左右の刺激のうち長い方を選んで左右矢印キーで回答する」ということです。こちらの方が反応のための認知的負荷が低いように思います。

恒常法（角度4条件）

• 上の恒常法と同じですが、角度条件の水準が増えています（60, 120, 240, 300）。

• 2x2の2要因計画となります。

• 向き

  • 内向（60, 120）
  • 外向（240, 300）

• 主線との角度の大きさ

  • 小（60, 300 = 60°）
  • 大（120, 240 = 120°）

>>>恒常法実験（角度4条件）を実施する

極限法

比較刺激（右側）の長さが徐々に変化します。 標準刺激と比較刺激の長さが同じになったと思ったらスペースキーを押します。 長い→短いに変化する下降系列と短い→長いに変化する上昇系列があります。

調整法

比較刺激（右側）の長さが標準刺激の長さと同じくらいに見えるように、上下矢印キーで比較刺激の長さを変化させて、スペースキーで回答します。 最初に長めの刺激がでる場合と、最初に短めの刺激が出る場合があります。

調整法（角度5条件）

• 上の調整法と同じですが、角度条件の水準が増えています（60, 120, 180, 240, 300）。

>>>調整法実験（角度5条件）を実施する

マグニチュード推定法

比較刺激と標準刺激を見比べて、比較刺激（右側）を100とした時の標準刺激の長さを回答します。上下矢印キーで数字を調整して、スペースキーで回答します。