PsyStat.

Just for fun.

Tokyo.R #70 「Bayesian Sushistical Modelling」を発表

タイトルのイベントで話しました。

他の方の資料は以下よりご覧になることができます。

第70回R勉強会@東京(#TokyoR) : ATND

 

 私は、「Bayesian Sushistical Modelling」というタイトルで話しました。

 

www.slideshare.net

 

ベイズモデリングの話をお願いします。」と運営の方に頼まれたわけですが、

内容を見てもらってわかるようにほぼ記述統計とIRT(項目反応理論)の基礎のお話です。

 

実は裏テーマがあって、それは「寿司データで学ぶ項目反応モデル」です。

マーケティングとかでは、よく調査が行われると思うのですが、

実態は単純集計のみの公表で終わることが多々あると思います(偏見です)。

(集計して、可視化することは非常に重要なので、それ自体が悪いことでまったくありません)

 

ただ、このスライドに出てくるように、5件法の調査項目が存在するときに、

僕の「4.すきです」とあなたの「4.すきです」は同じように解釈して良いでしょうか?

 

極端な例ですが、このように素点(そのままの点数)で結果を解釈することは

僕の「4.すきです」と宇宙人の「4.すきです」を同じように解釈していることになります。

また、猫ちゃんがたまたまボタンを押した「4.すきです」も同じように解釈することになります。(極論ですけどね。。。そして、猫ちゃんはかわいいからゆるす。)

 

昨日は、そこから一歩踏み出して、Let's ベイズ項目反応モデル!という感じでした。

もう1歩や2歩飛び出すとそこにはベイズモデリングの世界が広がっているといった印象です(明確な定義はありませんが)。 

 

私自身もまだまだ勉強中ですが、

IRTモデル+ベイズモデリングのエッセンスで

社会の様々な問題が解決(真正な人材採用や人材評価が)できるかもしれません。

 

なので、これを機に、項目反応モデルに興味を持って頂ける方が一人でも増えて、そこにベイズモデリングの要素を組み込んだ、"より良い社会にむけたベイズモデリング"が広がると良いなと思っております。

 

最後に、

昨日、参加された方、鑑賞された方、発表された方、運営された方、

みなさまありがとうございました🍣

 

またどこかで! Enjoy!