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最終更新日　：　2008.1.5

訓練の転移

■　はじめに

　統計学というと、もっぱら既に得られているデータを解析する学問と捉えられがちです。しかし、統計学が提供してくれるのはデータ解析の手法だけではなく、実験計画といって「正しくデータをとる方法」もその範疇に含まれているのです。むしろ、この実験計画の段階で誤った方法論を採用してしまうと、実際にデータを取ったところで解析はできるものの、その解析によって得られる結果にもはや統計学的な意味は見出せないのです。

■　訓練の転移とは何か

　ここでいう転移というのは心理学用語で、心理学用語としての転移といっても実際には分野によっていくつかの意味に別けられます。今回は「前に学習したことがその後の学習に影響を及ぼす」という意味で使っています。ちなみに、前の学習が後の学習にプラスに働くこと（例えば作業効率があがるなど）を特に正の転移といい、逆に後の学習にマイナスに働くこと（例えば作業効率がさがるなど）を負の転移といいます。

　この転移という現象はスポーツを例にあげると分かりやすいです。例えば、スキーでコブを滑る前にフラットバーンでショートターンの練習をすると、実際にコブを滑ってもスムーズに滑れるようになります。これは正の転移の典型例です。一方で負の転移の例としてゴルフのスイングを考えてみましょう。最初に誤ったスイングを覚えてしまうと変なクセがついてしまい、その後、ゴルフスイングの上達を妨げてしまいます。

■　古典的な研究例

　よく大学の実習で行われるものとして、図1のような絵柄を用いて訓練の転移を確かめるという研究があります。この星型のような図を右手でなぞってから、その後に左手でなぞってみるというもので、もし右手での訓練が左手に（正の）転移するのであれば、右手で行ったときよりもうまく線を描けるというわけです。

　ちなみに、この図を用いることを鏡映描写課題などといったりしますが、実験に用いる図はこれに似た適当なもので構いません。ただし、あまり難しすぎたり、あるいは簡単すぎたりするのは好ましくありません。

図1　鏡映描写課題

■　実験の計画

　まずは一番の目的を明確にしましょう。今回の場合は、

「右手の訓練が左手の作業に影響するか」

ということです。正の転移が生じるか、それとも負の転移が生じるか、あるいは転移は生じないのかについてはデータ解析の結果として明らかになるので、この段階で個々に仮説を立てる必要はありません。

　さて、一番の目的が明確になりましたが、上の仮説を統計学的に認められるように工夫しなければなりません。つまり、どのようにデータを取ればよいかということです。実はこれが最も重要なことで、研究者の技量が試される場面です。というのも、考え方によって実験方法（データのとり方）というのは1つではなくていくつか考えられるからです。それでも「真に正しい方法は理論上1つだけ」です。。

　今回の課題で作業効率が良いというのは、時間的に速く、かつ失敗が少ないということです。ということは、課題を達成するまでの時間と失敗数をカウントする必要があるといえます。

■　陥りやすいミス

　ここまでは大学入試を勝ち抜いてきた人なら誰でも分かるでしょう。しかし、困ったことに「時間と失敗数を観測すればいいや」とすぐにデータを取ってしまう（実験を行ってしまう）人が多いのです。これは肝に銘じて欲しいのですが、データ解析の手法は実験計画の段階で決定しておくべきことです。すなわち、課題の達成時間と失敗数をデータとしてとって、それをどういった手法で解析すればよいかを明確にしておかなければなりません。

■　実験方法

　ある被験者1人に対して、最初の2回は逆手（左手）で課題を行ってもらう。その後、計6回の訓練を利き手（右手）で行ってもらい、その後、改めて逆手で課題を2回こなしてもらう。

　測定方法は、課題開始から終了までの達成時間をストップウォッチで計測する。また、1回の課題試行中に何回失敗したかをカウントする。失敗としてカウントするのは、線分が枠をはみ出ること、および線分が枠に触れることとする。

■　実験の結果と解釈

　例えば、私自身がやってみると次のようなデータが得られました。これをグラフで表現してみると分かりやすいですが、ここではそれはしません。結論をいってしまうと、どうやら右手の訓練は左手の作業に対して影響が無いといえます。これは統計学的な分析をするまでもなく、表のデータを見れば明らかです。訓練前の1回目と訓練後の1回目は時間も失敗数もほぼ同じです。訓練前の2回目に比べて訓練後の2回目は時間的には速く課題を達成していますが、その代わりに失敗が1回増えています。これは作業時間を短縮しようとして正確性を欠いているといえるでしょう。

　もっとも、これは1人分のデータだけですし、もっと綿密な実験計画が必要です。そもそも、この表のデータを見ると、失敗数がどの試行においてもほとんど見られないという点に気づくはずです。これは課題が簡単すぎるために起こったことと考えられます。これは失敗数の変化を見たいのであれば、最初の試行の時点で少なくとも5回くらいは失敗するような図を用いる必要性を示しています。ただし、課題の達成時間の変化にのみ関心があるのであれば、かえって絶対に失敗しないような図を採用して、それだけをデータ分析するという手段もありえます。

■　問題点とその改善

　こういったことは実験をしてみなければ分からないことでしょう。実際に過去に行われた、似たような実験結果が得られないよう実験を新たに行う場合にはこういった問題も発生します。そういう恐れがある場合には、あらかじめ実験者が行ってみる必要があります（今回、私が自分自身で課題を行ってみたように）。

　ところで、参考文献では3群を用意し、それぞれ訓練を利き手で行う場合、訓練を逆手で行う場合、訓練を行わない場合として今回と同じようなデータを得るように解説されています。これは、そもそも訓練を行うことによってその効果が得られるかどうかという点を明確にするために、対照群として訓練を行わない群を用意しているわけです。

　利き手と逆手の両者を群別に考慮する理由は、右手の訓練が左手による作業に転移するかどうかを明らかにするためです。もし仮に右手の訓練が影響するのであれば、左手で訓練を行った群と比べて訓練後の結果が有意に上回ると考えられます。逆にどちらも訓練後の結果が同じ、あるいは左手で訓練を行った方が訓練後の成績が良い場合は、右手の訓練が左手の作業に転移していることはないと判断できます。

　また、分析方法にも工夫のし様があります。例えば、課題達成時間についてのみいえば、単純に訓練前と訓練後の平均値の差の検定を行えばよいでしょう。しかし、訓練前のデータと訓練後のデータそれぞれに対して回帰直線の当てはめ（場合によっては曲線の当てはめ）を行い、2本の回帰直線の傾きや切片についてを検定するという方法もあります（これについての解説はここではしない）。

　要するに同じ実験を行うにしても、実験計画によっては全く異なるデータのとり方、分析方法、解釈が存在するということです。もちろん、過去の論文や参考図書、あるいは講義で配られるプリントに従うのも大切なことですが、自分で試行錯誤しながら実験を行うことが本当の意味での実習です。しかし、こういった自分なりの試行錯誤というのは統計学の知識が無ければできません。つまり、統計学は心理学研究の基礎というわけです。