JABCT2023_InnovativeTechlonogiesCBT_Part3.pdf
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日本認知?行動療法学会第49回大会の公募シンポジウム「先進的なデータ収集?解析技術によって認知行動療法の実践はどう変わるか？」で用いられたスライド資料です (5つある資料の3個目)。 川島 一朔 さん (国際電気通信基礎技術研究所) に，Ecological Momentary Assessmentの観点から話題提供をいただきました。臨床心理学に携わるみなさまに，ぜひ目を通していただきたい内容です！
![[2021-03-14] 植物表現型画像解析のための手作業注釈加速化手法とActive Learning](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ek210314vfin-210804060823-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
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- 13. ? - 実験の日数 - １日のサンプリング回数 - 質問の分岐 いくつかの実験デザイン（設定）が結果に影響を及ぼすか調査 etc.
- 14. Does your mind wander? Is it negative? Aware of that? About past? About yourself? R U with someone? Happy? Sad? Tired? So tired? Tired of answering? FINISH!! YES NO …… ..."NO" N|MW ? N|MW 質問を分岐させる先行研究がよくみられる
- 15. MW rate 34.504% Q = 534.686 p < .001 N = 16 Compliance 76.727% Q = 1266.747 p < .001 N = 16 メタ解析の結果
- 17. β = ? 0.899 (p = .132) 質問を分岐させても、ＭＷ報告は変わらない
- 18. β = 1.259 (p < .001) 実験日数が増えると、より頻繁にＭＷが報告される
- 19. β = ? 0.857 (p = .011) 頻繁に質問を送ると、ＭＷが報告される頻度が減る
- 20. β = 10.555 (p = .026) 被験者のスマホを使うと、より頻繁にＭＷが報告される
- 30. 回答率への影響について先行研究では 実験日数 質問頻度 質問数 Wen et al., 2017 Jones et al., 2018 Vachon et al., 2019 Eisele et al., 2020 Hasselhorn et al., 2021
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