emails from readers

英語版ブログから】

 

英語版ブログに、面白そうなコメントが付いたので転載します。

 

American skepticist magazine "Skeptic" 3/9/2017 へのコメント

 

Anonymous 9/21/2017

The reason blood-type psychology is becoming more popular in the U.S. is because we Americans love diets, and the Blood Type Diet has brought this relatively new knowledge to the forefront! I've followed that diet for almost 20 years, as a type B.

米国で血液型心理学が普及しつつある理由は、アメリカ人がダイエットを愛し、血液型ダイエットがこの比較的新しい知識を最前線にもたらしたからです。 私はB型として、ほぼ20年間その食事療法に従ってきました。

 

O-O, A-O and A-AB pairs are prone to divorce? 3/9/2017 へのコメント

 

Heather Collins Floyd 9/21/2017

I studied couples' blood-type combinations for my book "The Compatibility Matrix: The Qualities of Your Ideal Mate" (2011), and I found that same-type marriages tend to work very well; outside of that, A-AB and O-B marriages also worked very well. (I saw this mentioned in "The Answer Is in Your Bloodtype" and then studied it myself. The co-author of that book graciously wrote the Foreword to my book.) I found that A-O was the most likely to get married and then divorced, because those blood groups together represent about 80% to 85% of the world's population, and their personalities match superficially -- insofar as wanting to please people and make friends. But they diverge severely as the type A prefers one-on-one interactions, whereas type O needs regular (relatively frequent) group interactions.

私は自著『相性のマトリックス:あなたの理想の相手の資質』(2011年)でカップルの血液型の組み合わせを研究しました。同じタイプの結婚がうまく機能する傾向があることがわかりました。 それ以外では、A-ABとO-Bの結婚も非常にうまくいきます。 私はA-Oが最も結婚と離婚の可能性が高いことを知りました。(私は、この情報を『答はあなたの血液型』という本に書かれていることから知り、共著者の一人はご親切にも私の本の序文を書いてくださいました。)なぜなら、これらの血液型は、世界中の人口の約80%から85%を占めており、彼らの性格は、人を喜ばせ、友人にしたいという限りにおいて、表面的に一致しているからです。 しかし、A型は1対1の関係を好みますが、O型は規則的な(比較的頻繁な)グループ関係を必要とするので、厳しく対立します。

 

No.2164 AB型男性の奈々氏Dさんから 2017.11.16 12:34

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

  

3.血液型と性格の関係は? 

ない 

 

4.メッセージ

はじめまして。

ABOFANさんのwebサイトの存在は知っておりましたが,初めて拝見して,その情報量の多さに大変驚きました。私と立場は異なりますが,血液型と性格に関する世間や学者の関心も高いと思いますので,陰ながら応援させていただきます。

 

さて,ABOFANさんは「血液型と性格に(統計学的に有意な)関連がある」という主張を研究論文と併せて明言されています。これは確かに間違いのないことかと思います。

 

一方で近年,心理統計の分野ではp値はサンプルサイズを大きくすれば無条件で低くなるため,例えば500を超えるようなサンプルサイズの場合にはp値だけに依存せずに効果量も併せて解釈することが推奨されています。

 

縄田先生の論文でもそのような記述がなされており,効果量が非常に低いことが指摘されています(縄田先生のご研究で扱われている「性格」が性格ではないという指摘も既にABOFANさんがされていたかと思いますが,ここではわきに置いておきます)。

 

私としては,他の血液型と性格の関連論文を拝見しましても縄田先生の論文と同様に血液型と性格の関連の効果量は非常に小さく,実質的な意味はもたないようにも思えます。

 

ABOFANさんは血液型と性格の関連の効果量の小ささについてはどのようにお考えでしょうか?


ありがとうございます。

実はこういうメールをお待ちしていました!

では早速本題に。

 

ご存じのように、縄田さんのデータソースは次のものです。

 

 大阪大学 質問紙法にもとづく社会調査データベース

 http://srdq.hus.osaka-u.ac.jp/

 

この中で、彼のデータの一部である、次のデータをテスト的に分析してみました。

 

 選好パラメータアンケート調査(2005年度 日本)

 http://srdq.hus.osaka-u.ac.jp/sv/catalog?category=objectid:/585892

 

ここでは、次の質問、

 

 問2_23: 1人よりグループで協力して仕事する方が高い成果が得られる

 

男女別に集計した結果を示します。

以下のとおりバッチリ差が表れているのです!

 

さて、この質問の回答の選択肢は5個なので、便宜的に次のとおりスコアを割り当てました。

 

 5→ぴったり当てはまる

 4→どちらかというと当てはまる

 3→どちらともいえない

 2→どちらかというと当てはまらない

 1→全く当てはまらない

 

血液型的に考えると、A型が最も平均スコアが高く、B型が最も低くなるはずです。

実際に大阪大学のデータベースのクロス分析機能を使って数値を計算し、得られたデータを統計的に処理した結果を見ると、まさに血液型が予想するとおりとなりました。

 

 男性 A型:3.564(n=670/SD=0.895) B型:3.519(n=391/SD=0.910)

 女性 A型:3.589(n=757/SD=0.801) B型:3.460(n=433/SD=0.774) 

 

では、ご質問の効果量の計算結果です。

 

 男性 (3.564-3.519)/0.9=0.045/0.9=0.050 →効果量は小未満

 女性 (3.589-3.460)/0.8=0.129/0.8=0.161 →効果量小

 

t値は次のとおりで、女性のみ1%水準で有意という結果が得られました。

 

 男性 0.050/√(0.895/670+0.910/391)=0.82 → n.s.

 女性 0.161/√(0.801/757+0.774/433)=3.03 →p<0.01

 

これは私の推測ですが、女性の方が人間関係を重視するので、そんな結果になったのだと思われます。

 

以上のことをまとめると、ランダムサンプリングでは差が出ていないように見えるデータも、セグメントごとに分析すれぱ、きちんと血液型の特徴が現れるということになります。

今回は、大阪大学のデータベースの機能的な制限で、男女差しか分析できませんでしたが、年齢や職業を限定すれば(セグメントを細分化すれば)、よりはっきりとした差が現れるはずです。なお、このことは手元のデータでも確認済です。

 

ということですので、ランダムサンプリングのデータを分析するためには、細心の注意が必要になる…らしいです。

 

念のため、私の計算に間違いがないかどうかチェックをお願いできませんでしょうか? 


 メール(その2) 2017.11.22 11:21

先日メッセージさせていただいた者です。

お返事ありがとうございました。

拝見しました。

 

男女別に血液型の効果をみたいということでしたら「多元配置分散分析」が適当かと思われます。恐らく心理学者でしたらそのように分析するのではないかと思います。あと効果量(偏イータ二乗)も算出してくれます。

 

項目の得点を従属変数、性別と血液型(+性別と血液型の交互作用項)を独立変数として実際にやってみましたところ、性別と血液型の交互作用はp=.661で有意ではなく、血液型の主効果はp=.078でした(惜しい!)。

 

有意ではありませんが惜しかったので血液型別に多重比較もしてみますと、A型とB型の得点の差が一番差があったものの、やはりp=.089で有意ではありませんでした。

 

というわけで少なくともこのデータでは効果量以前にそもそも有意ではありませんので、有意である例があれば、それをもとに議論できればと思います。


丁寧なご返事ありがとうございます。

文面からは明確に読み取れないのですが、前回の私の分析は特に問題がないということでよろしいのでしょうか?

では、以下はそうである仮定して論を進めます。

まず、

 

男女別に血液型の効果をみたいということでしたら「多元配置分散分析」が適当かと思われます。恐らく心理学者でしたらそのように分析するのではないかと思います。あと効果量(偏イータ二乗)も算出してくれます。

 

とおっしゃっていますが、血液型の分析は、真面目に「教科書どおり」やると、大体失敗します(苦笑)。

その理由をこれから書いてみます。

 

項目の得点を従属変数、性別と血液型(+性別と血液型の交互作用項)を独立変数として実際にやってみましたところ、性別と血液型の交互作用はp=.661で有意ではなく、血液型の主効果はp=.078でした(惜しい!)。

 

 

すみません、この質問項目で「性別と血液型の交互作用」を計算する必要性が理解できません。
というのは、

  1.  血液型は男女それぞれに異なった影響を与えている可能性がある(実際に男女で真逆になった場合もあります)ので、線形の影響を分析するのに適している「多元配置分散分析」を使うのは適切ではないはずです。言い換えると、影響が不明な場合はセグメントごと(男女別々)に分析してから仮説を考えた方がよいはずです。
  2. 「血液型の主効果はp=.078」ということですが、これは4つの血液型全体の分散分析ということでよろしいのでしょうか? そうだとすると、ある血液型だけに特徴が出る場合は、数字が小さく出るので、有意差が現れない場合があります。また、今回のようにAB型に差が出た場合は、AB型の数が少ないため、見かけ上分散が小さくなるので、適切な結果が得られない可能性があります。繰り返しになりますが、セグメントごとの分析がよいのではないでしょうか。それとも、私の計算が間違っているということでしょうか?(ただ、そうなると「主効果」とは関係ないはずですが…)

次に、

 

有意ではありませんが惜しかったので血液型別に多重比較もしてみますと、A型とB型の得点の差が一番差があったものの、やはりp=.089で有意ではありませんでした。

  

これは「男女合計」ということでしょうか? つまり、女性だけだと有意差があるが、男女合計だと有意差が出ないということですか? それとも、私の計算が間違っているのでしょうか?

前者だとすると、私には理由が理解できませんが、後者であるならもう少し詳しく教えていただけませんか。

 

少なくともこのデータでは効果量以前にそもそも有意ではありませんので、有意である例があれば、それをもとに議論できればと思います。

 

これも理解できません。大規模データではほとんど有意な差がありますが、ひょっとしてご存じないのでしょうか?

というのは、日本人の70パーセントほどが「血液型と性格の関連性」が存在すると感じている以上、アンケート調査や性格検査の仕組み(性格の自己報告)から言って、血液型の特徴の質問には必ず差が出ることになるからです。

極論ですが、有意差は問題にはならないはずです。

 

そしてまた、縄田さんの「1万人で差はない」の論文には、山崎・坂元さんの「3万人で有意な差」の論文が参考文献として紹介されているのですから、私にはなぜ縄田さんが「無関係」と結論を出せたのか不思議でなりません。

 

なお、ご存知のように統計的検定には様々な手法があって、「これが絶対」というものが存在しないことは、十分ご存知だと思います。今回のメールがきっかけで、縄田さんの論文に、再度マイナーなミスを見つけたので、ご参考までにご紹介しておきます。

 

縄田さんの論文には、日本(2004年)、日本(2005年)、アメリカ(2005年)の3種類のデータがあります。この3種類の全部に共通な質問として、「子供の将来が気にかかる」(No.19:日本2004/No.18:日本2005/No.19:アメリカ2005)があります。

データは次のとおりです。

  • 日本2004 A3.45 B3.45 AB3.67 O:3.47 p=0.049
  • 日本2005 A3.47 B3.50 AB3.65 O:3.51 n.s.
  • アメリカ2005 A3.37 B3.40 AB3.15 O:3.26 p=0.027

 日本では、AB型が一番子煩悩のようですが、アメリカでは全く逆のようです(笑)。

しかし、このアメリカのデータにはちょっとした“トリック”があります。というのは、アメリカ人の血液型はAB型が4%程度とされているのですが、アメリカ2005のデータを調べてみると、

  • 1945年生まれ以前は、A:35.0%/B:12.7%/AB:6.2%/O:46.1%
  • 1970年生まれ以降は、A:32.8%/B:15.4%/AB:9.0%/O:42.9%

となっています。B型とAB型が多めなのは、日本だからアジア系の団体に調査を頼みやすかったのかもしれません。そしてまた、若いほどB型とAB型、特にAB型が増えているのです。たぶん、B型が多いアジア系の移民の影響だと思うんですが、こうなると、血液型別の回答は、エスニックグループと年齢とのダブルで影響を受けていることになります。

 

そして、意外な影響もあるように思えます。

子供がいない人の比率はA:27.8%、B:26.8%、AB40.4%、O:29.4%と、なぜかAB型が大幅に多いのです。

全く逆に、子供のいる人の子供の平均人数を調べたところ、1位AB2.68人、2位O2.63人、3位A2.59人、4位B2.46人と、なぜかAB型には子供が多いのです。

これでは、どう考えてもAB型の「子供の将来が気にかかる」という回答は少なくなるでしょう。

当然のように、子供の数と全く逆に、この回答のスコアは、1位B3.40、2位A3.37、3位O3.26、4位AB3.15となっています。

念のため、血液型別の回答を子供の有無で加重平均を計算してみると、A3.35、B3.37、AB3.23、O3.25と、と差はかなり小さいものでした。

ということですので、エスニックグループと年齢とのダブルでの影響をも考慮すると、アメリカ2005のデータの信頼性には大きな疑問符が付きます。

少なくとも、有意差が出たからといって、アメリカではAB型が最も「子供の将来を気にかけない」と結論付けるのは早計でしょう。

 

逆に、日本のデータだと、2004年のデータ、2005年の男女それぞれでは、すべてAB型のスコアが最大です。

  • 日本2004 A3.45 B3.45 AB3.67 O:3.47 p=0.049 η2
  • 日本2005 A3.47 B3.50 AB3.65 O:3.51 n.s.
  • 日本2005男 A3.38 B3.47 AB3.58 O:3.3.45 n.s.
  • 日本2005女 A3.55 B3.53 AB3.72 O:3.56 n.s.

血液型は4つなので、3回ともAB型が1位に来るのは、1/4の3乗で1.6%となり、一般的な危険率5%を下回ります。

もっとも、質問数が多いので、単なる偶然という可能性もあります。しかし、「血液型人間学」の著者である能見正比古さんは、その著書「血液型活用学」(p257)でAB型についてこう書いています。

 

男女を問わず、十人中七、八人は子供好きと答える

 

他の著書にも同じような記述があります。つまり、AB型が一番子煩悩とされているので、縄田さんの数字とぴったり一致したわけです。もちろん、単なる偶然である可能性もありますが、それにしては出来すぎています。

 

それと、AB型は数が少ないので、見かけ上分散が少なくなり、pとη2が低く出ます。日本人平均ではAB型は10%ほどですが、4つの型の比率を均等だとすると、AB型の比率は10%→25%となり、ざっくりη2は2.5倍となります。日本2004では0.0027→0.00675、日本2005では0.0018→0.0045に増大し、この論文の結論にあるように「ほぼゼロとみなせる」とは思えません。そして、血液型の“有名”な性格特性でない質問でさえこうなのですから…。

 

結局、私が何を言いたかったかというと、この回答に最初に書いたとおりで、

 

男女別に血液型の効果をみたいということでしたら「多元配置分散分析」が適当かと思われます。恐らく心理学者でしたらそのように分析するのではないかと思います。あと効果量(偏イータ二乗)も算出してくれます。

 

とおっしゃっていますが、血液型の分析は、真面目に「教科書どおり」やると、大体失敗します(苦笑)。

ご検討いただければ幸いです。 


 メール(その3) 2017.11.23 12:27

お返事ありがとうございます。

 

>文面からは明確に読み取れないのですが、前回の私の分析は特に問題がないということでよろしいのでしょうか?

 

いえ、「多重検定の問題」がありますのでやはり問題があるように思います。また、その問題を避けることができる点で分散分析の方が適切ではないかと思います。

 

>「血液型の主効果はp=.078」ということですが、これは4つの血液型全体の分散分析ということでよろしいのでしょうか? 

 

はい、そうです。「血液型ごとの平均値が全て同じ値である」という帰無仮説を採択するものです。ひとつでも差があれば「主効果が有意」となり、どこに差があるかを検討する多重比較の分析に移ります。

 

>この質問項目で「性別と血液型の交互作用」を計算する必要性が理解できません。

 

血液型の影響の仕方が、性別ごとに異なるかどうか(=血液型と性別の交互作用効果)を調べるのに必要なものになります。そして今回の分析では有意ではありませんでしたので、「血液型の影響の仕方は、性別ごとに異なるとは言えない」という結論になります。

 

>これは「男女合計」ということでしょうか? 

 

そうです。「血液型の影響の仕方は、性別ごとに異なるとは言えない」という結論が得られましたので、男女合計の分析結果を提示しています。

 

>大規模データではほとんど有意ですが、ひょっとしてご存じないのでしょうか?

 

いえ、存じておりますし、最初のメールで申し上げました通りそれは間違いないことかと思います。

 

ただ、その中で”効果量が十分高い”データはないようにも思いました。もしあればご紹介していただきたいですし、なくとも何かお考えがあればお聞きしたいと思った次第です。

 

そして、今回提示していただいたデータは効果量以前に有意ではないので他の例をご教示いただければ、ということでした。もしありましたらよろしくお願いします。

 

..で終わろうかと思ってメッセージを確認するとさらに更新されていました(縄田先生のところです)。リアルタイムで更新されているんですね。

 

ただ、私の方も結論は特に変わりませんので、よろしくお願いします。


>>文面からは明確に読み取れないのですが、前回の私の分析は特に問題がないということでよろしいのでしょうか?

>いえ、「多重検定の問題」がありますのでやはり問題があるように思います。また、その問題を避けることができる点で分散分析の方が適切ではないかと思います。

 

??? 私が使ったt検定は分散分析ですが?

それと、「多重検定の問題」ですが、「血液型どおり」の差が出たにもかかわらず、否定するのはおかしいと思いませんか?

極論ですが、奈々氏Dさんの論法なら、どんなに差が出ても否定できてしまうのです!

 

>>この質問項目で「性別と血液型の交互作用」を計算する必要性が理解できません。

 

>血液型の影響の仕方が、性別ごとに異なるかどうか(=血液型と性別の交互作用効果)を調べるのに必要なものになります。そして今回の分析では有意ではありませんでしたので、「血液型の影響の仕方は、性別ごとに異なるとは言えない」という結論になります。

 

血液型の影響が男女で違うことは、数多くのデータで確かめられていますが?  なぜ、改めて確認しないといけないのか…。私にはこの文章の意味が理解できません。

 

>>これは「男女合計」ということでしょうか? 

 

>そうです。「血液型の影響の仕方は、性別ごとに異なるとは言えない」という結論が得られましたので、男女合計の分析結果を提示しています。

 

有意差が出るかどうかは、サンプル数や質問の内容で変わってきます。

「全く差がない」とは言えない以上、サンプルを増やせば差が出るのは当然ですから、「血液型の影響の仕方は、性別ごとに異なるとは言えない」は明らかに間違っています。

もちろん、その差が無視できるほど小さいかどうかとは別の問題です。

 

>>>大規模データではほとんど有意ですが、ひょっとしてご存じないのでしょうか?

 

>>いえ、存じておりますし、最初のメールで申し上げました通りそれは間違いないことかと思います。

 

>ただ、その中で”効果量が十分高い”データはないようにも思いました。もしあればご紹介していただきたいですし、なくとも何かお考えがあればお聞きしたいと思った次第です。

 

それなら、能見正比古さんの質問なら、再現性があることは認めるということでいいのでしょうか?

これらの効果量は小~中(一部の例外を除く)です。これでダメだというなら、そもそも血液型による影響はその程度なのです。

データは、能見正比古さんの本を読めばいくらであります。

 

>そして、今回提示していただいたデータは効果量以前に有意ではないので他の例をご教示いただければ、ということでした。もしありましたらよろしくお願いします。

 

これは非常に混乱を招く文章です。

なぜなら、奈々氏Dさんが「大規模データではほとんど有意」を認めるということは、十分なサンプルであれば、必ず(原理的に)血液型による差が出ることを認めることと同じです。統計的検定でいう有意差は、差が出るかどうかを認める基準ですから、初めから差があることがわかっているなら、そもそも統計的検定をする必要なんかありません! なにしろ、帰無仮説は初めから棄却されているのですから…。

だから「今回提示していただいたデータは効果量以前に有意ではない」も全く意味がありません。「大規模データではほとんど有意」なら、仮に小規模データでは有意差がなくとも、「必ず血液型による差は存在する」し、「効果量も必ず存在する」(大きさは別として)からです。繰り返しますが、統計的検定の結果に関係なく、帰無仮説は初めから棄却されているのです。

更におかしいのは、

 

>ただ、私の方も結論は特に変わりませんので、よろしくお願いします。

 

この文章を素直に解釈すると「結論は特に変わりません」とは、「血液型と性格には関係がない」(=帰無仮説が棄却されない)ということでしょう。その一方で、「大規模データではほとんど有意」を認めるということは、十分なサンプルがあれば、必ず(原理的に)血液型による差が出るのですから、差の大きさは別として、「血液型と性格には関係がある」(=帰無仮説が棄却された)ということです。

このように、奈々氏Dさんの頭の中では、全く正反対の結論が両立するということなので、私には全く内容が理解できません。

 

なお、このサイト更新はリアルタイムでしているわけではありませんが、誤字脱字の訂正や、文章が分かりにくい場合の修正・追加は、公開してからもする場合があります。もちろん、毎回しているのではありません。

 

【2017.11.25追記】

文面から判断すると、このメールを書いた方は心理学専攻の大学生か大学院生だと思います。しかし、どう見ても統計的検定の基本を全く理解していないとしか考えられません。仮説検定(帰無仮説の棄却)は、統計的検定の基本中の基本ですから、それを理解していないなら、上のメールのように論旨が混乱しても不思議でありません。

というようなことをぼんやり考えていたら、M大学院生の某掲示板での議論を思い出してしまいました。確か、彼は、“差があるという帰無仮説“と言ってましたね(苦笑)。一瞬、最近はそんな方法が出来たのかな…と焦ってしまったのですが、さすがにそれはありません!

このような実例から考えると、国内の心理学専攻の大学生か大学院生は、どうやら仮説検定や帰無仮説を理解していないというのがデフォルトのようです。それなら、私がいくら統計的に説明しても「暖簾に腕押し」な反応もよく理解できるというものです。
実は、国内の大学の心理学専攻(文系がほとんど)のシラバスを調べてみると、地道に(概念から)統計を教えているところは例外で、たいていは計算方法だけです。その“成果”が血液型と性格の議論に如実に現れているということなのでしょうか…。

そういえば、かなり昔のことになりますが、心理学専攻で、日本の最高峰といわれる大学・大学院の博士課程を修了し、海外留学も経験した人とメールのやりとりをしたことがあります。皆さんも容易に想像できるかと思いますが、多少レベルが上がっただけで、議論の内容は今回と似たり寄ったりでした(苦笑)。

道理で、日本人の心理学論文はほとんど海外誌で見かけないわけです。

私も日本人ですから、この“不都合な真実”を認めるのには非常に悲しいものがありますね(泣)。 


 メール(その3) 2017.11.28 0:21

どうもお返事ありがとうございます。

ちょっとABOFANさんのお返事を理解するのに時間がかかりました。

 

ABOFANさんの主張は「大規模データで有意なのだから,小規模データでは有意かどうかは関係ない」ということですね。そもそもはじめに有意差を提示してきたのはABOFANさんの方なので少し混乱してしまいました。ご主張はわかりましたのでこれは置いておきます(「関係ない」とは思いませんが)。

 

ABOFANさんの仰りたいことは要するに「有意かどうかは関係ないから早く俺が計算した効果量を見てくれ」ということですね。すみません分かりました。

 

>男性 A型:3.564(n=670/SD=0.895) B型:3.519(n=391/SD=0.910)

>女性 A型:3.589(n=757/SD=0.801) B型:3.460(n=433/SD=0.774) 

 

>では、ご質問の効果量の計算結果です。

 

>男性 (3.564-3.519)/0.9=0.045/0.9=0.050 →効果量は小未満

>女性 (3.589-3.460)/0.8=0.129/0.8=0.161 →効果量小

 

計算に誤りはないように思いました。

そして,やはりABOFANさんがサイトで論じられているような実質的に意味のある差が得られているようには思えませんでした。

 

追記も見ましたが,

 

>しかし、どう見ても統計的検定の基本を全く理解していないとしか考えられません。仮説検定(帰無仮説の棄却)は、統計的検定の基本中の基本ですから、それを理解していないなら、上のメールのように論旨が混乱しても不思議でありません。

 

t検定と分散分析を同一視する人に言われても...という感じですが,私の方が勘違いしていましたのでここは折れます。

 

それではよろしくお願いします。


ありがとうございます。

 

ABOFANさんの仰りたいことは要するに「有意かどうかは関係ないから早く俺が計算した効果量を見てくれ」ということですね。

 

これはちょっと違います。大規模データで有意を認める=帰無仮説は棄却された、です。したがって、小規模データで有意差がないのはタイプ2エラーとなります。

 

計算に誤りはないように思いました。

そして,やはりABOFANさんがサイトで論じられているような実質的に意味のある差が得られているようには思えませんでした。

 

よくわかりませんが、「帰無仮説は棄却された」には同意ということでしょうか? それならNo.2の最後にある「結論は特に変わりません」は撤回することになるはずですが?

また、「実質的に意味のある差」が何かは、奈々氏Dさんが判断の基準となる効果量を示していないので何とも言えません。

 

なお、「t検定と分散分析を同一視」は、前者が後者の特殊な場合であるという意味です。 


 メール(その4) 2017.11.29 22:53

お返事ありがとうございます。

 

>よくわかりませんが、「帰無仮説は棄却された」には同意ということでしょうか? 

 

はい、同意です。というか「認める」と、このやり取り中に何度も言っているのですが...。

 

>それならNo.2の最後にある「結論は特に変わりません」は撤回することになるはずですが?

 

ABOFANさんが拵えたその「結論」は当然撤回することになりますね。

 

>「実質的に意味のある差」が何かは、奈々氏Dさんが判断の基準となる効果量を示していないので何とも言えません。

 

これは失礼しました。では「実質的に意味のある差」として、d = .50以上を挙げます。d = .50は相関係数にしたら.30程度のものですから、ABOFANさんがこのサイトで論じられているような関連が本当にあるのだとしたらかなり低いハードルでしょう。しかし、実際の効果量はd = .16程度のものでした。

 

この差をどう考えていらっしゃるのか、というのがそもそもこの質問の動機でした。私の基準が高すぎるのか、それともこれくらいの効果量でも意味があるということなのか、ということをお聞きしたかったのです。


ありがとうございます。

 

>よくわかりませんが、「帰無仮説は棄却された」には同意ということでしょうか? 

はい、同意です。というか「認める」と、このやり取り中に何度も言っているのですが...。

 

すみません、まだよくわかりません…。

一応確認ですが、小規模データで差が出ないのは「タイプ2エラー」と解釈していいですね?

 

では「実質的に意味のある差」として、d = .50以上を挙げます。

 

これは、やり方をどうするかで何とでも言えます。

特殊なグループなら、d=0.5以上もありえますが、年齢や性別の影響は血液型より大きいので、ランダムサンプリングならd=0.5以上はまず無理でしょう。

実際に計算をしてみればわかる話です。

ここでは、リンク先のページの図を単純化して、ポイントだけ説明しておきます。

 

おわかりかと思いますが、比較する方法や基準を変えると、「男女差」(血液型による差も同じことです)は全く変わってくるのです!

この図では、ある質問に対する回答(当てはまるかどうかを0%~100%の間で回答)で、女性の平均を60%、男性の平均は40%としていますが、

  1. 「10%以上」を対象とした男女の比率なら差はほとんどありません
  2. 「90%以上」を対象とした男女の比率なら、女性が圧倒的に多くなります
  3. 男女の「平均」の差なら20%です

以上は男女差(血液型)の影響が「線形」で割と単純な場合を想定してますが、実際は「非線形」なことが多く、年齢や性別の影響(たいてい「非線形」)も加わるので、まともに分析するとなると、かなり面倒な作業となります。

 

d = .50は相関係数にしたら.30程度のものですから、ABOFANさんがこのサイトで論じられているような関連が本当にあるのだとしたらかなり低いハードルでしょう。しかし、実際の効果量はd = .16程度のものでした。

 

私がベースにしている「血液型人間学」(能見正比古さん)のデータでは、性格や行動の自己報告ではr=0.1~0.2です。心理学者の研究報告でも、せいぜいd=0.3~0.4程度です。何を根拠にして、奈々氏Dさんが「d = .50」「相関係数にしたら.30程度」とおっしゃっているのか、私は非常に興味を持っています。

 

これは推測ですが、おそらく奈々氏Dさんは、血液型と性格の実際のデータを分析した経験がないのではないでしょうか?

だから、今までのようなかなり抽象的・観念的な“反論”なのではないかと…。

実際にデータはいくらでもあるわけで、現実に即した反論なら大歓迎です。

どうぞよろしくお願いします。

 

【2017.12.10追記】

いつもの心理学者のパターンで、もう返事は来ないのでしょうか…。

 

No.2163 A型男性のやかさんから 2017.11.5 15:40

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

 

 2.お気に入りのページ 

「常識」のウソ、O型、A型、B型、AB型、歴史上の人物、政治と血液型

 

3.血液型と性格の関係は? 

ある 

 

4.メッセージ

アレクサンドロス大王はAB型、チンギス・ハンはB型と著名人物の血液型のサイトにかいてありましたが、本当ですかね?僕は2人ともA型かなと思いました。


どうなんですかねぇ。私はどちらかというとO型だと感じますが…証拠はありません。 


 メール(その2) 2017.11.12 13:09

山本五十六もやはり、O型なのかなあ。東郷平八郎もO型な気がします。こうみるとO型的な性格は英雄気質かなって改めて思いますね。ただA型でも、木戸孝允や高杉晋作や松下幸之助 本田宗一郎  井深大 豊田喜一郎等はA型なので、A型頑張れ!って言いたいですね。AB型も稲盛和夫って言う偉人いますし。B型は・・・イチロー等のスポーツでの偉人が多い気がします。


山本五十六はO型、東郷平八郎はAB型のはずです。 


 メール(その3) 2017.11.19 17:26

AB型って思っていたよりも、気性の荒い人が多いんですね。知らなかったです。


AB型でもいろいろな人がいます。A型だとそう感じる人がいても不思議はないですね。B型はそれほど感じないと思いますが…。 


 メール(その4) 2017.11.23 16:04

確かに、A型は気性の荒い人が多いですね。穏やかな人も多いですが。だから、自分も気を付けてはいます。


A型は、内面がどの程度外面に現れるかによりますね。 


 メール(その5) 2017.11.24 13:45

イエスキリストの母マリア象の血の涙からO型と鑑定されたらしいです。となるとイエスキリストAB型は成り立たなく成ります。ちなみにイエスの父とされるヨセフもO型です。しかしイエスキリストはOではありませんでした。イエスキリストは・・・マリアが兵士に強姦されてできた子供らしいです。ちなみにそのイエスキリ[ママ]


ソースがわからないと、何とも言えないでしょう。


 メール(その6) 2017.11.25 15:54

マイナスイオンの話は自分のような無知な人間には凄く勉強になりますね。まだよくわからない部分も多いですが。血液型と性格の話もおもしろいです。ただよく能力で何型は劣るとか、残忍とか、言う人がいるけどこれはおかしいと思います。やはり育ちが影響してると思います


マイナスイオンは、多くの否定側がJISを知ってないとか、かなり非科学的なのが気になりますね。 


 メール(その7) 2017.12.10 14:51

久々に覗いてみたら、なんとAIの血液型まで聞いてたんですね。びっくりしました。話題は逸れますが、羽生さんが、永生七冠達成しましたね。同じAB型であるABOFANさんとしても、嬉しいお知らせですね。おめでとうございます。


AIは、日本向けに血液型が設定(味付け)されているようです。羽生名人の永世七冠は、同じAB型として嬉しいですね。 


 メール(その8) 2017.12.17 11:58

金持ちにはA型が多いとのことですが、個人的には命を助ける仕事や人の心に光を与えた人や人権の闘士等が凄いと思います。そういう人の血液型が知りたいですね。


どうやって調べればいいんでしょうかね。

 

No.2162 A型男性のluke2さんから 2017.10.28 22:30

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

 

 2.お気に入りのページ 

政治と血液型、J-POP

 

3.血液型と性格の関係は? 

わからない 

 

4.メッセージ

血液型と人間の心理特性の関連性の否定派と肯定派は基本的な会話自体ができていないと思うので、議論以前の状態です。共通の概念で議論できる機会があってしかるべきでしょう。

この部分に焦点をあてて、両者の会話を成立させるような動きに期待しています。系統としては、クレッチマーの提唱した体型論と同じだとおもいますが。

統計学以外の方法論ができてもよいように思います。科学技術の進化が大いに活かせる分野ではないかと考えます。

サイト運営ありがとうございます。


私は心理学をベースに議論しているつもりなのですが…。
しかし、私が議論した心理学者(全員)は、「関係ある」ということになりそうになったとたん、“回答拒否”となりました。

いくらなんでもおかしいと思うんですが…。

 

No.2161 A型男性のやかさんから 2017.10.1 13:50

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

 

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O型、A型、B型、AB型、歴史上の人物、政治と血液型

 

3.血液型と性格の関係は? 

ある 

 

4.メッセージ(2通のメールをまとめました)

むーさんへB型やO型やAB型に対しては

発想力が優れているという言い方は差別だし、驕りです。大村さんや大隅さんの情報については謝りますが、差別的発言は如何なものですかね。

―――――

推理小説家にA型が少ないという事ですが、これは正しくありません。分かっているだけでもO型の次に多いです。確かに、トリックには余り凝らないし、意外な感じはO型の作者に比べると一段劣りますが・・・。


推理作家の血液型データを教えてもらえないでしょうか?

 

No.2160 むーさんから 2017.9.25 19:39

 4.メッセージ

 送信エラーが2回ほどあったので、こちらから送信させていただきます。

もしあちらも届いていたらすいません、重複かもしれません。

 

No.2123の方がノーベル賞受賞者の大村教授と大隅教授の血液型をA型と断言されていますが大村教授はO型、大隅教授もO型です。二人は新聞記事や自己紹介などがソースです。何故A型だと断言されてるか理解できません。

 

それと気になったのが、コナンドイルのA型説ですが、基本的にミステリー小説、推理小説、SF作家というのはO型、B型、AB型が多いと思います。

実際に、作家の血液型をネットで調べたらそういう傾向にあります。

小説だけでなく、漫画とかも推理系やトリック系はOやBの作者が多いです。

欧米はA型も3~4割いますし、ドイルの作風がトリックというよりかは雰囲気を楽しむという感じも受けますので、A型である可能性も否定できません。ただ分かってないのでこれ以上何もいえないです。

 

科学的には、右脳をよく使うO型やB型、脳全体を使うAB型は緻密なトリックを思いつく発想力に優れているのではないでしょうか?

 

A型はどちらかというと大衆向けの小説や時代小説が得意なのではないでしょうか?

過去の資料を調べて色んな情報をつめて、緻密に再現するのが得意なんじゃないかと思います。


送信エラーは気になりますが、他の方からは特に不具合の連絡はありません。

能見正比古さんが『新・血液型人間学』で書いていたのは、推理小説はO型が多く、歴史小説はA型が多いということでした。

A型は論理を緻密に積み上げていくのは得意なのですが、多角的な思考は得意ではありません。そのせいですかね?

能見さんによると、エンターテイメント性はO型ということだそうです。

 

No.2159 A型男性のやかさんから 2017.9.25 8:44

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

 

 2.お気に入りのページ 

O型、A型、B型、AB型、歴史上の人物、政治と血液型

 

3.血液型と性格の関係は? 

ある 

 

4.メッセージ

下の英文での血液型カップルの相性には納得するものがありますね。ボクの両親もA母O父ですが余り合ってない気がします。

 1.面白いですか? 

とっても(^O^)

 

 2.お気に入りのページ 

O型、A型、B型、AB型、歴史上の人物、政治と血液型

 

3.血液型と性格の関係は? 

ある 

 

4.メッセージ

下の英文での血液型カップルの相性には納得するものがありますね。ボクの両親もA母O父ですが余り合ってない気がします。


う~ん、どうなんでしょうね。