こんばんは、
澤田英語学院のMattです。
今日は、過去問の解説の要望があったので、していきたいと思います。
まず、内容一致の問題は、タイトルを確認して、質問を先に見ることが大事です。
それにより、本文に何が書いてあるかのヒントになることが多いからです。
今回のタイトルは、
Psychology's Replication Crisis
つまり、心理学の再現性の危機になります。
これは、本文の最初の行に
Peroducibility is a cornerstone of science.
と書いてある通り、理論だけではなく、
再現性が確認されないと科学とは認められません。
そのため、心理学がpseudoscience(疑似科学、似非科学)に
陥らずにすむには、立証をする必要があります。
(32) Brian Nosek さんによって調整されたプロジェクトの特徴の一つは・・・
Defender of studies that came under fire = 炎上した研究の擁護者
条件(研究者の能力がなかったり、サンプルが足りていなかったり)が完璧ではないとされた。
それに対応するために(In response) Brian Nosek さんが、
the experiment were as reliable as possible するように再実験する
プロジェクトを開始した。
それで、答えが、
「前の再現研究が適切に行われていないと信じている人々によって行われた批判に対処するためにプロジェクトが行われた。」
(33) ”P-hacking”について、本文の著者はなんて言っているでしょう。
2段落目の3行目に、This ("P-hacking") is coined from statistical term "P-value"
P-hackingは統計学用語のP値からの造語である。
7行目のomitting undesirable data～文で、望ましくないデータを省いて、好ましい結果を求めるために使っていると書いてあり、10行目のIn one survey, の文から、段落の最後までに、4割の人がP-hacking(データ選択)をしているのを認め、well established （確立した）やり方でやったので、defensible(擁護できる、正当化できる)とし、fruad(詐欺), publication bias(出版バイアス：否定的な結果よりも肯定的な結果のほうが本や論文が世に出やすい), P-hacking(データ操作)によって、心理学の研究の有効性が疑われることになった。
それで、答えが、
(P-hackingという)やり方は、研究の有効性にとって有害だが、データ操作は心理学の多くの人に受け入れられていると考えられている。
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P-value(P値)は、 統計学における「仮説検定」（自分が設定した仮説が正しいかどうかを統計的に判定する方法）において、元データの指標が、サンプルから観察された値と等しいか、それよりも大きな（小さな）値をとる確率のこと。P値のPは確率を表すProbabilityのP。
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(34) 文章によると、再現危機が実際にどのように恩恵を受けることができたのでしょうか。
4行目にactually demonstrate that のなかに、
実験室の実験は、ちゃんと最高の基準の慣習があれば、人間の行動を研究にたいして、有効的な方法になります。
となり、それが、答えの
「オリジナルの心理学の実験について、懐疑的な研究が心理学の実験が信頼できうる指針になっている。」
このように、学術系の長文読解は、背景知識を持っているとわかりやすいのと、
段落を読んで、要約などのまとめる力が必要になります。
Practice makes perfect!
(千里の道も一歩より)
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