■ 原著論文（VISION Vol. 29, No. 4, 129–144, 2017）

刺激の位置を含む複数属性と反応のマッピング学習
藤井 佑実子 *・森田 昌彦 **・森田 ひろみ **** 筑波大学 大学院図書館情報メディア研究科〒305–8550 茨城県つくば市春日 1–2** 筑波大学 システム情報系〒305–8573 茨城県つくば市天王台 1–1–1*** 筑波大学 図書館情報メディア系〒305–8550 茨城県つくば市春日 1–2

yfujii@slis.tsukuba.ac.jp（受付：2016 年 9 月 29 日；受理 2017 年 4 月 27 日）

Learning to Map Combinations of Attributes Including Stimulus
Location to Responses
Yumiko FUJII*, Masahiko MORITA** and Hiromi MORITA****Graduate School of Library, Information and Media Studies, University of Tsukuba
1–2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 305–8550 Japan**Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
1–1–1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki, 305–8573 Japan***Faculty of Library, Information and Media Science, University of Tsukuba
1–2 Kasuga, Tsukuba, Ibaraki, 305–8550 Japan(Received 29 September 2016; Accepted 27 April 2017)

Location is considered to play a unique role in object perception, such that focusing attention on an
object location combines features of various attributes. However, whether location plays a unique role invisuomotor mapping is unclear. Therefore, we compared stimulus location with other visual features in a
multi-attribute stimulus-response mapping learning task. Participants were required to learn the mappingof four sets of stimuli to four response keys. Four objects made by combining two colors and two shapes
appeared left or right to the center of the display. These eight stimuli were categorized into four sets:
identical color and shape, identical shape and location, identical color and location, and a non-identicalfeature set. Consequently, participants could learn to map combinations of location and other features to
responses, though it was relatively difficult to learn, suggesting that location and other features are
combined equivalently in the visuomotor mapping.

ような視覚手がかりと運動反応との結合は哺乳1. は じ め に類の行動の中でも最も柔軟性のある能力の一つ
1）

我々は日常的に様々な物体を知覚し，それを基であり，条件付き運動学習と呼ばれてきた ．よに適切な行動を選択することを繰り返しながらり最近では，この学習のことを Wise & Murray2）

生活している．例えば，青信号を見て進み，赤信は，任意の視覚運動マッピングと呼んでいる．

号を見て一時停止することがこれにあたる．この「任意の」とは，あらゆる検出可能で弁別可能— 129 —

な刺激からあらゆる運動反応へのマッピングがわせと反応のマッピング学習と比較して困難で可能であることを意味する．それゆえにマッピあることを示した．この結果は，3 属性の視覚

ング関係は多様で可変性があるが，長期的に学特徴を結合した表現が脳内につくられるには，習することにより行動選択が自動的に行えるよ

かなり長期にわたってその組み合わせを経験す

うになる．

る必要があるのに対し，2 属性の視覚特徴の結視覚運動マッピングの学習は，信号あるいは合の場合には，比較的素早く獲得できる表現9）を支持する．

シンボルに導かれた行動獲得の基盤となる能力

形が存在するとする対属性仮説である．中でも，複雑な刺激と運動のマッピン

すなわち，2 属性の特徴の組み合わせと反応のグは，ヒトの高度な認知的行動や社会的行動にマッピング学習は 1 個の属性対と反応の連合で必要不可欠なメカニズムである．これまで，こあるため学習成績が良いのに対し，3 属性の場のようなマッピングを脳がどのように計算して合には 2 個以上の属性対と反応を対応させる必

いるかについて様々な研究が行われており，視要があるため，学習が困難であると考えると妥覚運動マッピングに関与する神経回路の基本的当な結果である．

構成要素の特定などが行われてきたが3–6）

3 属性の特徴の組み合わせが，属性対の集合に，これ

らの研究において用いられた視覚刺激は，単一

10,11）

よって表現されるという考え方は，Hommel
12）属性または，パターン図形や日常的なパターン

も述べている．彼は，Kahneman らであった．一方で，日常生活にあふれる物体やビュータスクを拡張した実験を行い，特徴の結シンボルは様々な属性の視覚特徴を統合するこ合関係は 2 特徴の結合から成るゆるいネットとによって表現されており，我々はその中の反ワークとして表現されると考えた． Kahneman

応に関連する視覚特徴の組み合わせに注目してら

適切な行動を想起していると考えられる．人間個のアルファベット文字を短時間提示し，遅延の視覚系は物体認知の際に，まず属性ごとに特時間後にターゲット文字を提示し，実験参加者

徴処理をして，その後それらを統合している

7）

12）

のプレ

の実験では，プレビュー画面において数にそれを答えさせ，その反応時間を測定した．

とされることから，視覚運動マッピングでは，

このとき，プレビュー画面において，後のター

関連特徴の統合表現と適切な行動の連合関係がゲット提示位置にターゲットと同一の文字が提学習によって長期的に記憶されると考えられ示されていた場合に反応時間の利得が生じたが，る．そのように考えると，このときに属性同士プレビュー画面において別の位置にターゲットがどのような表現で結合して適切な行動と連合と同一の文字が提示された場合は利得が生じなするのかが問題となる．しかし，先行研究

3–6）

かった．しかし，別の位置にターゲットと同一のように単一属性から成る視覚刺激を用いて検の文字が提示された場合でも，その文字を囲ん討すると，他の属性とどのように組み合わさっでいた枠が遅延時間中に移動し（遅延時間中，て行動と連合するのか検討することができない．

文字はすべて消えるが，枠は見え続ける），そまた，複数の特徴が統合されたパターン図形をの移動先にターゲットが提示された場合には利用いて検討すると，どの属性の特徴が行動と連得が生じた．これらのことから，この利得は単合したのか特定することができない．

なるプライミング効果ではなく，プレビュー画

この問題に対して，Ishizaki ら

8）

は，色，形

面で提示された個々の物体に対して作成されたおよびテクスチャの 3 属性の排他的組み合わせ

オブジェクトファイルの中から，ターゲットがを用いた刺激反応マッピング学習課題を用い，提示された時点から遡ってターゲットに対応すその学習が可能であることを示した．さらに，るものにアクセスしたとき，その内容が一致し彼らは 3 属性の視覚特徴の組み合わせと反応のていれば素早く認知できるために生じたと考えマッピング学習が，2 属性の視覚特徴の組み合られた．彼らはこの利得をプレビュー効果と呼— 130 —

んでいる．Kahneman ら

12）のオブジェクトファ

多い．Kahneman ら

12）

は，視覚情報処理や視覚

イルモデルでは，物体の持つすべての特徴がま

作業記憶に関して物体の時空間的位置情報を基とまって，その位置に紐づけられて記録される盤としてオブジェクトファイルが生成され，物体

10,11）と 考 え る．一 方， Hommel

は，こ の プ レのもつ属性値が記録されるとしている．そして，ビュー効果をより詳細に調べることで，イベン

物体が移動してもそれを追跡し続けることがでトファイルモデルを提案している．彼らが行っきればその同一性は保たれ，その他の属性値がた実験では，プレビュー刺激として 1 個の刺激

変化した場合にはそれらが書き換えられるとし(S1) を提示し，遅延後にもう 1 個の刺激 (S2) をた．したがって，位置を物体の同一性を保持す提示して，実験参加者に S2 の形が「○」か「 」

るための特別な属性とする．また，Treisman

かを答えさせた．このとき S1 と S2 の間で，色，の特徴統合理論では，位置を要として特徴を統形，位置のいずれかの特徴，あるいはそれらの合すると考えることからして，位置を特別な性組み合わせが繰り返されるか，変わるかをシス質としている．一方で，Hommel

テマティックに操作して，繰り返されたときのトファイルの考えでは，知覚や視覚作業記憶に利得を調べた．その結果，刺激の特徴に関しておける位置情報を特別な属性と捉えてはおらず，

色，形，位置のどれか 1 特徴が繰り返された場

他の特徴と全く同様にその物体の同一性に寄与

合には，利得（すべての特徴が変わってしまっすると考えている．

7）

10,11）のイベン

た場合と，どれかの特徴が繰り返された場合のそれでは，視覚運動マッピングにおける属性

反応時間の差）は生じなかったが，形と色がそ同士の結合関係の表現において，位置は特別なろって繰り返された場合，および形と位置がそ性質を持つのだろうか．そこで，本研究では，ろって繰り返された場合には，利得が生じた．

色と形と位置の 3 属性の組み合わせや形と位置，

しかし，形と色に加えて位置も繰り返された場

色と位置の 2 属性の組み合わせと反応のマッピ

合に利得が増すことはなかった．これらの結果ングが学習可能かどうかについて検討した．ま10,11）

から，Hommel

は，刺激特徴の結合表現は，た，脳内の視覚情報処理において，物体認識にオブジェクトファイルのようにすべての特徴が関わる属性と空間内位置に関わる属性は異なる結合してできた 1 個の統合的な表象ではなく，経路で処理されることから考えると複数の局所的結合，すなわち形と色のバインる処理経路で処理される属性の組み合わせは，

ディングや，形と位置のバインディングに分散

同じ処理経路で処理される属性同士の組み合わして記憶されると考えた．彼は，このような結せよりも属性間の結合や反応との連合形成が難合表現を，2 特徴のバインディングからなる分

しい可能性がある．そこで，もし上記のマッピ

散型ネットワークと表現している．この考えは，ングの学習が可能とすれば，色と形の属性対とIshizaki ら

8）

13,14），異なの 3 属性の特徴の組み合わせが属反応のマッピングと形と位置の属性対や色と位性対の集合によって表現されるというモデルと置の属性対と反応のマッピングの学習難易度に一致する．

違いがあるのかについて検討した．

ここで，Ishizaki ら

8）が実験において用いた

属性は，色，形およびテクスチャの 3 種類であった．これらの視覚属性は，その物体が何である

2. 実

験

2.1 実験参加者

かという，物体認識に関わる性質に密接に関係

正常な視力（矯正視力を含む）で正常な色覚する．一方，物体が持つ性質にはほかに，3 次を有する 18 ～ 28 歳までの 28 名の実験参加者

元空間内の位置や運動がある．これらの空間属（男性 12 名，女性 16 名，平均年齢 20 歳）が実性の中でも位置は，視覚情報処理や視覚作業記

験に参加した．実験参加者は全員，過去に同様

憶において特別な属性として考えられることがの実験に参加したことがなく，実験の目的を知— 131 —

らなかった．実験は，筑波大学図書館情報メ

2.4 手続き・デザイン

ディア系における研究倫理審査を受け，実験参

8 種類のアイテムと 4 つの反応キーの対応関

加者への十分な説明と，書面による同意の上で係を学習する刺激反応マッピング学習課題を行われた．

行った．1 試行の流れを説明する（図 1）．まず，

2.2 実験環境

中央に注視点が提示されるブランク画面が 1 秒

実験は，簡易暗室内で行った．コンピュータ

間提示された後，8 種類のアイテムからランダ（DELL 社製 Precision 390）と CRT ディスプレイ

ムに選ばれた 1 つのアイテムが提示される．実（TOTOKU 社 製 CV921X）を 使 用 し，刺 激 の験参加者はこのアイテムを見て，反応としてテ

提示は MATLAB と Psychophysics Toolbox

15–17）

ンキーの 4 つのキーのうち 1 つを選んで押す．

で制御した．入力装置としては，テンキーパッ

この反応が正解であれば試行が終了し，次の試ド（ELECOM 社製 TK-UFHBK）を使用した．

行に進む．不正解の場合は，400 Hz のブザー音

このテンキーパッドは暗室の中でも間違わずにが 0.15 秒鳴って次の試行に進む．また，反応にキーを押せるようにするために，実験で使用すは制限時間が設定されており，制限時間内に反「4」キー，「1」
る縦並び 4 つのキー（「7」キー，

応できなければ 900 Hz のブザー音が 0.15 秒鳴っキー，「0」キー）にシールを貼り，その他のキーた後に次の試行が始まる．制限時間は初期設定にカバーをかけて使用した．実験参加者は CRT

が 2 秒で，その後 10 試行ごとの平均正答率がディスプレイの正面に置かれた椅子に座り，顔70% を超える場合には 5% 縮め，70% 未満であ

面固定器具に頭部を固定して実験を行った．なる場合には 5% 延ばした．これは，学習が進ん

お，観察距離は 114.5 cm であった．

だときにじっくりと考えて反応してしまうこと

2.3 刺激を防ぎ，素早い反応を学習させるためである．

実験で使用したアイテムは 8 種類であり，色，本実験で設定したアイテムと正解キーの対応

形，位置属性の特徴を組み合わせて作成した．

関係の一例を表 1 に示す．刺激の提示位置と2

色属性は赤か緑（どちらも 5.7 cd/m ），形属性

4 つの反応キーの間に元々の対応関係がないよは三角形と四角形（視角が約 1.4 度），位置属性

うに，反応キーには縦に並んだ 4 つのキーを割は画面中央から見て左に提示されるか右に提示り当てている．この対応関係通りに反応キーをされるかという特徴を使用した．位置は，提示押すことができれば正解ということになるが，アイテムの中心座標が，ディスプレイ中央を中

実験参加者には事前にこの対応関係を教示せ心とする半径が視角約 3.7 度の仮想円上の 90 度

ず，試行を重ねる中で試行錯誤して学習してもと 270 度の点上に位置するようにした．なお，らった．対応関係の種類としては，2 つの属性

2

アイテム提示画面の背景は黒色 (0.0 cd/m ) でが反応と関連する 2 属性アイテムと 3 つすべてあった．

の属性が反応と関連する 3 属性アイテムがあ

図 1 1 試行の手続き．
— 132 —

表1

アイテムと反応キーの対応関係の一例．

る．2 属性アイテムは，色と形属性が反応キーに対応づけられる「色 – 形アイテムセット」と，形と位置属性が反応キーに対応づけられる「形– 位置アイテムセット」と，色と位置属性が反応キーに対応づけられる「色 – 位置アイテムセット」がある．例えば，表 1 に示した色 – 形
アイテムセットの例であれば，赤い三角形なら左右どちらの位置に提示されても A キーを押すのが正解となる．一方，3 属性アイテムは，

3 つの属性を考慮しなければ正解キーを導き出
すことができない．表 1 の例であれば，赤い四角形が左に提示されたとき，または緑の三角形
が右に提示されたときには D キーを押すのが正解となる．このような方法で，2 種類のアイ
テムに対して 1 つの反応キーを対応づけた * ．
1

なお，この対応関係は，実験参加者ごとにアイ
テムの特徴の組み合わせを変えてカウンターバ
ランスをとった．また，各アイテムセットに対する 4 つの反応キーの割り当てについても，実験参加者ごとにカウンターバランスをとって割り当てた．
実験は，練習として 8 試行（各アイテムにつ

図2

図3

正答率の推移．

図4

学習期間ごとの正答率．

誤反応エラーと無反応エラーの生起率．
— 133 —

き 1 試行）行った後に学習ブロックを 14 ブロッ

Geisser 法により自由度を修正して検定した．

ク行った．その後，学習が十分にできた後の反その結果，アイテム条件の主効果 (F(1, 26)＝

応時間を計測するために，反応に制限時間のな

100.153, p＜.001, partial η 2＝.794) と 学 習 期 間いテストブロックを 2 ブロック行った．1 ブロッの 主 効 果 (F(1.481, 38.496)＝27.648, p＜.001,

クは 80 試行からなる．この 80 試行には，8 種

partial η 2＝.515) が共に有意であり，それらの交類のアイテムが各 10 試行ずつ提示されるが，互作用も有意であった (F(2, 52)＝3.319, p＜.05,

提示順番はランダマイズされる．なお，学習ブ

partial η 2＝.113)．交互作用が有意であったの

ロックにおける制限時間は，ブロックを越えてで，下位検定を行ったところ，3 つの学習期間の連続的に扱われる．

すべてにおいて，アイテム条件の単純主効果が2.5 結果有意であった（初期：F(1, 26)＝36.568, p＜.001,

28 名の実験参加者のうち，1 名は学習ブロッ

partial η 2＝.584, 中期：F(1, 26)＝94.567, p＜.001,

ク全体の平均反応時間が全実験参加者の平均値

partial η 2＝.784, 後期：F(1, 26)＝71.496, p＜.001,

から標準偏差の 3 倍以上離れていたため，結果partial η 2＝.733）．つまり，全期間で 3 属性アから除外した．また，反応時間はアイテムが提イテムの正答率は 2 属性アイテムよりも低かっ示されてからキーを押すまでの時間のことで，たと言える．そして，2 属性アイテム，3 属性

この値は対数変換を行った上で平均をとっていアイテムの両者において，学習期間の単純主効

る．

果が有意であった（2 属性アイテム：F(2, 52)＝

2.5.1 学習ブロックの正答率

40.511, p＜.001, partial η 2＝.609, 3 属 性 ア イ テ

学習ブロックからテストブロックにかけての．
ム：F(2, 52)＝11.749, p＜.001, partial η ＝.311）

正答率の推移を図 2 に示す．学習ブロックにおそこで，2 属性アイテムにおいて Bonferroni 法

ける正答率の推移について統計的検討をするたによる学習期間の多重比較を行うと（これ以めに，学習ブロックの初期，中期，後期にあたる

降も Bonferroni 法を用いる），初期と中期の間

3 つの期間に分けて，期間ごとの平均値を比較し(p＜.001, d＝1.99)，初 期 と 後 期 の 間 (p＜.001,

2

た（初期：1 ～ 5 ブロック，中期：6 ～ 10 ブロッ

d＝1.72) に有意差が見られたが，中期と後期の．この学習期間ごク，後期：11 ～ 14 ブロック）間 (n.s., d＝0.67) には有意差は見られなかった．

との正答率を図 3 に示す．まず，3 属性アイテ

3 属性アイテムにおいて学習期間の多重比較をムと 2 属性アイテムにおける学習難易度の差を行ったところ，すべての学習期間の間に有意差検討するため，3 属性アイテムの正答率と 3 種が見られた（初期と中期の間：p＜.01, d＝1.08,

類の 2 属性アイテムの平均正答率を比較した．

初期と後期の間：p＜.05, d＝.68, 中期と後期の正答率について，アイテム条件（3 属性アイテ

間：p＜.05, d＝0.53）．

ムと 2 属性アイテムの 2 水準）と学習期間（初次に，3 種類の 2 属性アイテムの学習難易度

期，中期，後期の 3 水準）を要因とする被験者の差を検討するために，色 – 形アイテム，形 –内 2 要因の分散分析を行うと，Mauchly 検定で

位置アイテムおよび色 – 位置アイテムの正答率

球面性が仮定できなかったため，Greenhouse–を比較した．正答率について，アイテムセット（色 – 形アイテム，形 – 位置アイテム，色 – 位置

*1

本実験では，8 種類のアイテムを 2 個ずつのグルー

アイテムの 3 水準）と学習期間（初期，中期，後プに分けて，各グループに対して異なる反応キーを期の 3 水準）を要因とする被験者内 2 要因の分割り当てている．この 4 グループのアイテムは等し

散分析を行ったところ，Mauchly 検定で球面性

い確率で生起し，それにしたがい 4 通りの正解キーも等確率で発生する．したがって，実験参加者が特定のグループに対して構えを持つことが課題全体として有利に働くことがないデザインである．

が仮定できなかったため，Greenhouse–Geisser
法により自由度を修正して検定した．その結果，アイテムセットの主効果 (F(2, 52)＝4.730,— 134 —

p＜.05, partial η 2＝.154) と 学 習 期 間 の 主 効 果

条件の単純主効果がともに有意であり，それら(F(1.523, 39.605)＝40.511, p＜.001, partial η ＝の単純交互作用も有意であった．この単純交互.609) が共に有意であったが，それらの交互作用作用が有意であったため，下位検定を行うと，

2は有意ではなかった (F(2.350, 61.098)＝0.522,

2 属性アイテムと 3 属性アイテムの両方においn.s., partial η 2＝.020)．アイテムセットについて，エラーの種類の単純・単純主効果が有意でて多重比較を行うと，色 – 形アイテムと形 – 位

あった．また，学習後期に注目すると，エラー

置アイテムとの間に有意差が見られ (p＜.05,の種類とアイテム条件の単純交互作用は有意で

d＝0.89)，色 – 形アイテムと色 – 位置アイテムのはなく，エラーの種類の単純主効果は有意で間には有意傾向が見られたが (p＜.06, d＝0.79)，

あった．これらのことから，学習期間全体を通形 – 位置アイテムと色 – 位置アイテムの間にはして誤反応エラーに比べて無反応エラーの生起有意差が見られなかった (n.s., d＝0.08)．この率が有意に低いと言える．次に，誤反応エラー

ことから，形 – 位置アイテムと色 – 位置アイテに注目すると，アイテム条件と学習期間の単純

ムは色 – 形アイテムよりも正答率が低いことが主効果がそれぞれ有意であったが，それらの単わかる．また，学習期間についての多重比較は，

純交互作用は有意でなかった．アイテム条件の先述の 2 属性アイテムの正答率の統計的検定の単純主効果が有意なため，誤反応エラーの生起結果の通りである．

率は 2 属性アイテムに比べて 3 属性アイテムで2.5.2 誤反応エラーと無反応エラー

高いことがわかる．そして，学習期間の単純主

不正解試行には，反応キーを押して不正解に効果が有意であったので多重比較を行うと，初なった場合（誤反応エラーと呼ぶ）と制限時間

期と中期の間と初期と後期の間に有意差が見らオーバーで反応キーを押すことなく不正解にれたが，中期と後期の間には有意差が見られななった場合（無反応エラーと呼ぶ）の 2 パターン

かった．このことから，誤反応エラーは学習初を含む．誤反応エラーと無反応エラーの頻度を期から中期にかけて減少していくことがわか

比較するために，不正解試行を対象としてアイる．一方，無反応エラーに注目すると，アイテ

テム条件間で両者の生起率を比較した（図 4）．

ム条件と学習期間の単純主効果がそれぞれ有意

まず，エラー生起率について，エラーの種類

であり，それらの単純交互作用も有意であっ（誤反応エラーと無反応エラーの 2 水準），アイ

た．この単純交互作用が有意であったため，下テム条件（3 属性アイテムと 2 属性アイテムの位検定を行うと，まず，学習初期，中期，後期

2 水準），学習期間（初期，中期，後期の 3 水準）のすべての期間において，アイテム条件の単の被験者内 3 要因の分散分析を行ったところ，

純・単純主効果が有意となった．このことか

Mauchly 検定で球面性が仮定できなかったため，ら，学習期間全体を通して無反応エラーの生起Greenhouse–Geisser 法により自由度を修正し率は 2 属性アイテムに比べて 3 属性アイテムでて検定した．その結果，エラーの種類の主効果高いことがわかる．そして，無反応エラーの 2(F(1, 26)＝60.162, p＜.001, partial η 2＝.698)，ア

属性アイテム，3 属性アイテムの両者について，

イテム条件の主効果 (F(1, 26)＝67.556, p＜.001,

学習期間の単純・単純主効果が有意となった．

partial η ＝.722)，学習期間の主効果 (F(1.479,

そこで，多重比較を行うと，両アイテム条件に38.446)＝25.930, p＜.001, partial η ＝.499) がす

おいてすべての学習期間の間に有意差が見られべて有意になり，それらの間の 2 次の交互作用

た．このことは，無反応エラーは学習初期からも有意であった (F(2, 52)＝3.989, p＜.05, partial

後期にかけて増加することを示す．

22

η ＝.133)．そこで，下位検定を行った（詳細な次に，エラー生起率について，エラーの種類．まず，学習初期と中期に結果は付録 1 を参照）

，アイテ
（誤反応エラーと無反応エラーの 2 水準）

それぞれ注目すると，エラーの種類とアイテム

ムセット（色 – 形アイテム，形 – 位置アイテム，2— 135 —

色 – 位置アイテムの 3 水準），学習期間（初期，中期，後期の 3 水準）の被験者内 3 要因の分散分析を行ったところ，Mauchly 検定で球面性が仮定できなかったため，Greenhouse–Geisser 法
により自由度を修正して検定した．その結果，エラーの種類の主効果 (F(1, 26)＝80.591, p＜.001,

partial η 2＝.016)，ア イ テ ム セ ッ ト の 主 効 果(F(2, 52)＝4.575, p＜.05, partial η 2＝.150)，学習期間の主効果 (F(1.532,39.835)＝39.777, p＜.001,

partial η 2＝.605) がすべて有意になったが，そ図 5 テストブロックにおける反応時間（エラーバー
は標準誤差を示す）．

れらの間の 2 次の交互作用は有意ではなかった(F(2.528,65.726)＝1.602, n.s., partial η 2＝.058)．

まず，3 属性アイテムと 2 属性アイテムの反応

付録 2 に下位検定の詳細な結果を示す．2 次の時間の差について検討するために，3 属性アイ

交互作用が有意でなかったことから，学習期間

テムの反応時間と 3 種類の 2 属性アイテムの平によってエラーの種類によるアイテムセット間

均反応時間の比較を行った．反応時間についのエラー生起率の差があるとは言えないため，て，アイテム条件（2 水準）の間で繰り返しの学習期間によらない，エラーの種類とアイテム

ある t 検定を行ったところ，その差は有意であ

セットの交互作用を見ると有意であった．そこり (t(26)＝4.950, p＜.001, d＝0.690)，3 属性アイ

で，下位検定を行うと，誤反応エラーにおけるテムは 2 属性アイテムよりも反応時間が長かっ

アイテムセットの単純主効果が有意であった

た．次に，2 属性アイテムである色 – 形アイテが，無反応エラーにおけるアイテムセットの単ム，形 – 位置アイテムおよび色 – 位置アイテム

純主効果は有意ではなかった．誤反応エラーにの反応時間の差を検討するために，2 属性の 3

おけるアイテムセットの単純主効果が有意でつのアイテムセットの反応時間を比較した．反あったので，多重比較を行うと，誤反応におけ

応時間についてアイテムセット（3 水準）を要る色 – 形アイテムと形 – 位置アイテムの間と色 –因とする被験者内 1 要因の分散分析を行ったと形アイテムと色 – 位置アイテムの間に有意差がころ，主効果は有意ではなく (F(2, 52)＝1.38,

見られたが，形 – 位置アイテムと色 – 位置アイ

n.s., partial η 2＝.051)，2 属性アイテムのアイテ

テムの間には有意差が見られなかった．これら

ムセット間で反応時間に差はなかった．

のことは，誤反応エラーの生起率は色 – 形アイ

2.5.4 学習ブロック後半の誤反応の傾向

テムよりも形 – 位置アイテムと色 – 位置アイテ

学習がある程度成立しつつある学習ブロック

ムで高いが，無反応エラーの生起率は 3 種類の後半の 8 ～ 14 ブロックにおいて特定のエラーのアイテムセット間で異ならないことを示す．ま

傾向が見られるかどうか検討するため，誤反応

た，アイテムセットによらない，エラーの種類

がどの属性の特徴が原因となって生成されたのと学習期間の交互作用を見ると有意であった．

かを次のようにして検討する．例えば，図 6a

そこで，下位検定を行うと，学習初期，中期，のように 3 属性アイテムの「赤・四角形・左」

後期のすべてにおいて，エラーの種類の単純主のアイテムが提示されたときに，「四角形・右」

効果が有意であった．このことは，学習期間全の特徴を持つアイテムが提示されたときに押す

体を通して誤反応エラーに比べて無反応エラー

B キー（形 – 位置アイテムセットの反応キー）をの生起率が有意に低いことを示す．

誤って押してしまったとする．この場合，本来

2.5.3 テストブロックの反応時間であれば実験参加者はアイテムを構成するすべ

テストブロックの平均反応時間を図 5 に示す．

ての特徴から判断して D キーを想起しなけれ— 136 —

または無視した割合が多かったのかを比較した
結果を示す（2 つ以上の特徴を混同，または無視した割合は全体のエラーのわずか 6% 程度であったため，グラフには 1 つの特徴を混同，または無視した割合のみを表す）．混同，もしくは無視した割合について，属性を要因とする被験者内 1 要因 3 水準の分散分析を行ったところ，
主効果が有意であった (F(2,52)＝6.163, p＜.01,

partial η 2＝.192)．多重比較をすると，形と位置の間に有意差があり (p＜.01, d＝1.13)，色と位置の間には有意傾向が見られたが (p＜.09,

d＝0.80)，色と形の間には有意な差がなかった
図6(n.s., d＝0.34)．このことから，他の属性に比べ誤反応の例．

て位置が原因となって誤反応が生成されることが多いことがわかる．
2.6 考察2.6.1 正答率の推移とテストブロックにおける反応時間

2 属性アイテムと 3 属性アイテムにおける正答率の推移について，2 属性アイテムにおいて学習初期と中期の間と初期と後期の間に有意差が見られ，3 属性アイテムにおいてすべての学
習期間の間に有意差が見られた．また，3 種類の 2 属性アイテムにおける正答率の推移について，初期と中期の間と初期と後期の間に有意差が見られた．学習初期よりも中期，後期の方が
図 7 誤反応における混同，または無視した属性の割合（エラーバーは標準誤差を示す）．

正答率が高かったことから，どのアイテムセッ
トにおいても学習がなされたと言える．ただし，3 属性アイテムでは，中期よりも後期の方ばならない．しかし，このときに位置属性「左」がわずかではあるが有意に正答率が低下した．

という特徴を「右」と混同すると，形 – 位置反

この理由は，後述するように，後期は学習が進応連合の「四角形 – 右」から「B キー」を想起

んだ結果として制限時間がぎりぎりまで短縮さしてしまう可能性がある．または，位置属性をれたことによると考えられる．また，学習後期

無視することによって，色 – 形属性対の「赤 –には色 – 形アイテムの正答率がおおよそ 75% 以四角形」から「B キー」を想起してしまう可能上であるのに対し，3 属性アイテムの正答率は性も考えられる（図 6b）．このように，提示ア

60% 程度とやや低い．しかしこれは，3 属性ア

イテムに含まれている特徴と押下した反応キー

イテムの学習が十分に行われていないのではなに割り当てられた特徴を比べることで，誤反応

くて，10 試行ごとの平均正答率が 70% となるの原因となったと考えられる属性を導き出した．

ように制限時間を制御しているため，特に学習図 7 に，学習ブロック 8 ～ 14 ブロックにおける後期になると制限時間が非常に短く調整され，すべての誤反応においてどの属性の特徴を混同，その影響が 3 属性アイテムの正答率に最も顕著— 137 —

に表れたためと考えられる．それを裏づける点

ストブロックにおける反応時間は 2 属性アイテ

として，学習後期には誤反応エラーが減少してムに比べて 3 属性アイテムの方が長く，学習が30% 以下の生起率であるのに対し，制限時間が成立した後では 3 属性アイテムは反応と結びつ短くなることによって，無反応エラーの生起率

くのにより時間を要することがわかる．これらが増加して 10 ～ 20% となっていることが挙げのことは，Kahneman

られる．また，制限時間をなくしたテストブ

クトファイルモデルのような，（課題に関係すロックでは平均正答率が 3 属性条件の場合にもるか否かにかかわらず）すべての特徴を一つの12）が提案したオブジェ

90% に達していることも挙げられる．以上の点

統合表現にまとめて表現するという仮説では，から，最終的には 3 属性アイテムにおいても色うまく説明がつかない．なぜなら，このオブと形と位置の組み合わせと反応のマッピングがジェクトファイルの考えに基づくと，2 属性ア

学習されたと考えられる．

イテムも 3 属性アイテムも，同様に色と形と位

そして，学習ブロック全体を通して 3 属性ア

置の 3 特徴が統合された 1 個の表象と反応の連

イテムの正答率が 2 属性アイテムの平均正答率

合が形成されると考えられるため，アイテム条に比べて有意に低いことから，3 属性アイテム

件間で学習の困難さや反応時間に違いは見られは 2 属性アイテムよりも学習が困難であると考ないはずだからである．一方，Morita ら
10,11）

9）やえられる．ただ，このときの不正解試行には，

Hommelボタンを押して不正解になった誤反応エラー

した属性対が結合表現の基礎をなし，それらをが提案するような，2 特徴が結合と，制限時間オーバーでボタンを押すことなくネットワークでつないだ分散的な表現として統不正解になった無反応エラーが含まれる．その合が表現され，特殊な場合を除き，3 個以上のため，もしも 3 属性アイテムの無反応エラーが特徴をまとめ上げた単一の統合表現は存在しな

極端に多ければ，3 属性アイテムはマッピング

いという仮説に従うと説明可能である．つまり，学習が難しかったのではなく，反応に時間がか

2 特徴から反応すべきキーが特定される 2 属性

かるために正答率が低かった可能性がある．しアイテムは，2 特徴が結合した表現である属性

かし，不正解試行に関する分析から，学習期間

対 1 つと反応が連合するのに対し，3 特徴の組

全体を通して，誤反応エラーに比べて無反応エ

み合わせでキーが特定される 3 属性アイテムは，

ラーの生起率が有意に低いことがわかった．さ

複数の属性対を併せて反応と連合しなければな

らに，誤反応エラーにのみ注目した場合にもそらないため学習がより困難で，誤反応エラーがの生起率は 2 属性アイテムに比べて 3 属性アイ

多く生じ，反応に時間を要すると説明できる．

テムの方が高かった．無反応エラーにのみ注目

また，3 種類の 2 属性アイテムの正答率を比した場合の生起率も，2 属性アイテムに比べて較すると，2 属性アイテムの中でも色 – 形アイ

3 属性アイテムの方が高かったが，誤反応エラー

テムに比べて形 – 位置アイテムや色 – 位置アイの生起率が，学習が急速に進む初期から中期へ

テムの正答率が低かった．そして，不正解試行と減少していくのに対し，無反応エラーの生起に関する分析から，学習期間全体を通して，誤率は最初少なく，学習が収束して制限時間がぎ

反応エラーの生起率に比べて無反応エラーの生りぎりまで短縮される後期において増加してい起率が低いことがわかった．また，誤反応エくというパターンであった．このことから，特ラーに注目すると，学習期間全体として色 – 形に学習の進み具合に関係がある初期と中期におアイテムよりも形 – 位置アイテムや色 – 位置ア

ける 3 属性アイテムと 2 属性アイテムの正答率

イテムの生起率が高かった．一方，無反応エの差は，制限時間内に反応できなかったためでラーに注目すると，学習期間全体としてそのよはなく，正しい反応キーを想起することができ

うな差は見られなかった．これらのことから，なかったために生じたと考えられる．また，テ色 – 形アイテムと形 – 位置アイテムや色 – 位置

— 138 —

アイテムの正答率の差は，誤反応エラーの生起アンカーとして特別な役割をもつとされる．一率の差を反映していると言え，2 属性アイテム

方，Morita らの中では，色 – 形アイテムに比べて形 – 位置アのイベントファイルモデルでは，物体のもつ特9）10,11）の 対 属 性 仮 説 や Hommel

イテムや色 – 位置アイテムの学習が難しいと考徴は，2 個ずつ結合対を形成し，それらが分散えられる．以上より，物体認識に関わる属性の型のネットワーク構造で統合関係を表現していみが含まれる色 – 形の属性対よりも，位置が含ると考えており，このとき位置は物体のもつ特まれる属性対である色 – 位置と形 – 位置の属性

徴の一つと考えている．

対のほうがマッピング学習の成立が困難である

本研究では視覚運動マッピングにおける属性

ことが示唆される．ただし，学習成立後，反応同士の結合関係の表現において，位置が特別なに要する時間は各 2 属性アイテム間で差がな性質を持つのかを調べた．具体的には，色と形

かった．このことから，位置を含む属性対と反と位置の 3 属性の組み合わせや位置を含む 2 属応とのマッピング学習は成立が遅いが，いった性の組み合わせからなる刺激と反応のマッピン

ん学習が成立すれば，色 – 形の属性対と同程度

グが学習可能か，また，学習可能とすれば，色の時間で反応できると言える．

と形の属性対と反応のマッピングと位置を含む

2.6.2 エラーの傾向

属性対と反応のマッピングの学習難易度に違い誤反応を，提示アイテムに対する正反応とのがあるのかについて検討した．検討方法とし関係から分析して，どの属性を混同，または無て，刺激反応マッピング学習課題を用い，反応

視する割合が多かったのかを検討したところ，と関連する視覚特徴の数や組み合わせを変えて位置の割合が高かった．このことは，色，形，

正答率の推移や反応時間，誤反応の傾向を比較

位置の 3 属性の排他的組み合わせと反応の連合

した．

反応において，位置を混同することが原因で実験の結果，まず，色と形と位置の排他的組

誤った刺激反応連合関係を想起したり，位置をみ合わせと反応のマッピング学習が可能である

無視することが原因となり本来注目すべきではことがわかった．そして，2 特徴に基づき反応

ない属性対から反応を想起してしまう傾向があが特定される 2 属性アイテムに比べて，3 特徴ることを示唆する．したがって，刺激と反応のに基づき反応が特定される 3 属性アイテムに対連合関係の想起において，位置属性は，無視さする反応の学習が困難で反応時間も長いことがれる傾向や本来の入力信号とは異なるノイズ特わかった．これらは Ishizaki ら

徴からの影響を受けやすい可能性があると考えの結果であり，物体のすべての特徴を一つに統られる．ここでいうノイズとは，信号伝達の際合して表現するオブジェクトファイル型の結合にある程度の割合で混入する誤った信号のこと

方式よりも，2 特徴ずつの結合対を単位とするを示す．

属性対型の分散型結合方式により良く説明でき

8）の結果と同様ることから，後者のモデルを支持する結果と言3. 総 合 考 察

える．

これまでの研究では，視覚特徴の組み合わせ

また，位置は特徴統合において特別な役割をがどのような表現で反応と連合するかという問果たすと考えられていることや，色や形とは異題に対して，属性対表現を基本として反応と連なる視覚情報処理経路で処理されることから，

8）合するという仮説が提案されている ．しかし，
7）

学習により形成される色 – 位置属性対や形 – 位

12）

置属性対と反応の連合は，色 – 形属性対と反応のオブジェクトファイルモデルでは，物体のもの連合と異なるメカニズムで実現される可能性

つすべての特徴が一つの総合体に統合されるとがあるのではないかと考えた．しかし，実験の考えている．その際に，位置はそれらの特徴の結果，学習後の色 – 位置属性対や形 – 位置属性

Treisman の特徴統合理論や Kahneman ら— 139 —

対に対する反応と，色 – 形属性対に対する反応の間に反応時間の差がなかったため，異なるメ
カニズムであるという証拠は得られなかった．
この点からも，本研究の結果は，Kahneman ら
10,11）のモデルよりも Hommel

12）のモデルに適合する．
ただし，色と形からなる 2 属性アイテムに比べて，位置を含む 2 属性アイテムのマッピング
学習が遅かった．また，位置を混同もしくは無視することによると考えられるエラーが相対的に多く生じた．これらの結果は，結合対の形成過程において色と形に比べて位置の扱いが何らかの点で異なる可能性を示唆する．しかしそれが，脳内の情報処理経路の違いを反映するのか，あるいは視覚運動マッピングの学習において刺激の位置にあまり注意が向けられない，または位置の区別が明確に表現されにくいといった可能性を示唆するのか，それとも他の理由があるのか，本研究の結果からは明らかでない．
以上のことから，刺激の色や形が同じであっても場所に応じて反応し分けるということが可能である．それは，視覚運動マッピングを長期的に保持する場合，位置は他の特徴と同等に属性対表現の形で運動と連合されるためと考えられる．しかしながら，位置と他の属性との結合
表現と反応の連合は学習が困難で，位置の混同が起きやすいことから，その記憶表象における表現は色や形属性に比べると曖昧である可能性が考えられる．結果から，視覚手がかりの位置と他の特徴の組み合わせに応じて特定の行動をし分けるようなシンボルやサインは，誤った行動を導きやすい可能性が指摘される．
謝

辞 本 研 究 は JSPS 科 研 費 26590173,

25330166 の助成を受けたものである．
文

献1) R. E. Passingham: The frontal lobes andvoluntary action. Oxford University Press,
1993.
2) S. P. Wise and E. A. Murray: Arbitrary

associations between antecedents and actions.
Trends in Neurosciences, 23, 271–276, 2000.
3) M. Petrides: Motor conditional associativelearning after selective prefrontal lesions in
the monkey. Behavioural Brain Research, 5,407–413, 1982.
4) R. E. Passingham: Premotor cortex andpreparation for movement. Experimental Brain
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5) M. P. Deiber, S. P. Wise, M. Honda, M. J.
Catalan, J. Grafman and M. Hallett: Frontal
and parietal networks for conditional motor
learning: A positron emission tomography
study. Journal of Neurophysiology, 78, 977–
991, 1997.
6) S. P. Wise and E. A. Murray: Role of the
hippocampal system in conditional motor
learning: mapping antecedents to action.
Hippocampus, 9, 101–117, 1999.
7) A. Treisman: The binding problem. Current
Opinion in Neurobiology, 6, 171–178, 1996.
8) T. Ishizaki, H. Morita and M. Morita: Feature
integration in the mapping of multi-attribute
visual stimuli to responses. Scientific Reports,
5, 9056, 2015.
9) M. Morita, S. Morokami and H. Morita:
Attribute pair-based visual recognition andmemory. PloS ONE, 5, e9571, 2010.
10) B. Hommel: Event files: Evidence for automatic
integration of stimulus-response episodes.
Visual Cognition, 5, 183–216, 1998.
11) B. Hommel: Event files: Feature binding inand across perception and action. Trends in
Cognitive Sciences, 8, 494–500, 2004.
12) D. Kahneman, A. Treisman and B. J. Gibbs:
The reviewing of object files: Object-specificintegration of information. Cognitive
Psychology, 24, 175–219, 1992.
13) L. G. Ungerleider and M. Mishkin: Two corticalvisual systems. Ingle, D.J., Goodale, M.A. andMansfield, R.J.W. (Eds.): Analysis of visual
behavior. MIT Press, 549–586, 1982.
14) M. A. Goodale and A. D. Milner: Separate
visual pathways for perception and action.

— 140 —

Trends in Neurosciences, 15, 20–25, 1992.
15) D. H. Brainard: The Psychophysics Toolbox.
Spatial Vision, 10, 443–446, 1997.
16) D. G. Pelli: The VideoToolbox software forvisual psychophysics: Transforming numbers

into movies. Spatial Vision, 10, 437–442, 1997.
17) M. Kleiner, D. Brainard, D. Pelli, A. Ingling,
R. Murray and C. Broussard: What’s new in
Psychtoolbox-3. Perception, 36, 1–16, 2007.

— 141 —

付録

付録 1. エラー生起率を対象とした，エラーの種類（誤反応エラーと無反応エラーの 2 水準），アイテム
条件（3 属性アイテムと 2 属性アイテムの 2 水準），学習期間（初期，中期，後期の 3 水準）の 3 要因被験者内分散分析の結果
主効果・2 次の交互作用
エラーの種類の主効果：
F(1, 26)＝60.162, p＜.001, partial η 2＝.698
アイテム条件の主効果：
F(1, 26)＝67.556, p＜.001, partial η 2＝.722
学習期間の主効果：
F(1.479, 38.446)＝25.930, p＜.001, partial η 2＝.499
2 次の交互作用（エラーの種類 アイテム条件 学
習期間）：F(2, 52)＝3.989, p＜.05, partial η 2＝.133
単純主効果・交互作用

1–1

下位検定

エラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝195.246, p＜.001, partial η 2＝.882
アイテム条件の単純主効果：
F(1, 26)＝38.989, p＜.001, partial η 2＝.600
エラーの種類とアイテム条件の単純交互作用：
F(1, 26)＝30.184, p＜.001, partial η 2＝.537【無反応エラー】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝6.368, p＜.05, partial η 2＝.197【誤反応エラー】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝35.567, p＜.001, partial η 2＝.578【2 属性アイテム】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝198.145, p＜.001, partial η 2＝.884【3 属性アイテム】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝165.031, p＜.001, partial η 2＝.864

1–2
学習中期

エラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝16.844, p＜.001, partial η 2＝.393
アイテム条件の単純主効果：
F(1, 26)＝57.882, p＜.001, partial η 2＝.690
エラーの種類とアイテム条件の単純交互作用：
F(1, 26)＝8.663, p＜.01, partial η 2＝.250【無反応エラー】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝22.892, p＜.001, partial η 2＝.468【誤反応エラー】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝31.974, p＜.001, partial η 2＝.552【2 属性アイテム】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝15.895, p＜.001, partial η 2＝.379【3 属性アイテム】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝15.482, p＜.01, partial η 2＝.373

1–3
学習後期

エラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝7.597, p＜.05, partial η 2＝.226
アイテム条件の単純主効果：
F(1, 26)＝53.424, p＜.001, partial η 2＝.673
エラーの種類とアイテム条件の単純交互作用：
F(1, 26)＝1.724, n.s., partial η 2＝.062

2–1
誤反応エラー

アイテム条件の単純主効果：
F(1, 26)＝43.888, p＜.001, partial η 2＝.628
学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝92.542, p＜.001, partial η 2＝.781
アイテム条件と学習期間の単純交互作用：
F(2, 52)＝0.313, n.s., partial η 2＝.012

学習初期— 142 —

学習期間の多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.83)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.30)，中期と後期 (n.s., d＝0.23)

単純主効果・交互作用

2–2

下位検定

アイテム条件の単純主効果：
F(1, 26)＝33.572, p＜.001, partial η 2＝.564
学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝89.914, p＜.001, partial η 2＝.776
アイテム条件と学習期間の単純交互作用：
F(2, 52)＝11.64, p＜.001, partial η 2＝.309【2 属性アイテム】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝74.830, p＜.001, partial η 2＝.769
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.79)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.82)，中期と後期 (p＜.01, d＝0.94)【3 属性アイテム】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝58.45, p＜.001, partial η 2＝.700
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.67)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.38)，中期と後期 (p＜.01, d＝0.71)【初期】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝6.368, p＜.05, partial η 2＝.197【中期】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝22.892, p＜.001, partial η 2＝.468【後期】
アイテム条件の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝23.110, p＜.001, partial η 2＝.471

3–1
2 属性アイテム

エラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝80.591, p＜.001, partial η 2＝.756
学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝39.777, p＜.001, partial η 2＝.60
エラーの種類と学習期間の単純交互作用：
F(2, 52)＝150.06, p＜.001, partial η 2＝.857【無反応エラー】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝74.830, p＜.001, partial η 2＝.769
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.79)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.82)，中期と後期 (p＜.01, d＝0.94)【誤反応エラー】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝103.02, p＜.001, partial η 2＝.798
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝2.16)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.80)，中期と後期 (n.s., d＝0.27)【初期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝198.145, p＜.001, partial η 2＝.884【中期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝15.895, p＜.001, partial η 2＝.379【後期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝11.721, p＜.01, partial η 2＝.311

3–2
3 属性アイテム

エラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝47.583, p＜.001, partial η 2＝.647
学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝10.391, p＜.001, partial η 2＝.286
エラーの種類と学習期間の単純交互作用：
F(2, 52)＝80.95, p＜.001, partial η 2＝.758【無反応エラー】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝58.45, p＜.001, partial η 2＝.700
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.67)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.38)，中期と後期 (p＜.01, d＝0.71)【誤反応エラー】
学習期間の単純・単純主効果：
F(2, 52)＝52.88, p＜.001, partial η 2＝.672
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.42)，初期と後期 (p＜.001,
d＝1.74)，中期と後期 (n.s., d＝0.19)【初期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝165.031, p＜.001, partial η 2＝.864【中期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝15.482, p＜.01, partial η 2＝.373【後期】
エラーの種類の単純・単純主効果：
F(1, 26)＝5.420, p＜.05, partial η 2＝.1721

無反応エラー— 143 —

付録 2. エラー生起率を対象とした，エラーの種類（誤反応エラーと無反応エラーの 2 水準），アイテム条件（2属性アイテムのうち，色 – 形アイテム，形 – 位置アイテム，色 – 位置アイテムの 3 水準），学習期間（初期，中期，後期の 3 水準）の 3 要因被験者内分散分析の結果

1 次の交互作用

主効果・2 次の交互作用

下位検定

エラーの種類の主効果：
F(1, 26)＝80.591, p＜.001, partial η 2＝.016
アイテムセットの主効果：
F(2, 52)＝4.575, p＜.05, partial η 2＝.150
学習期間の主効果：
F(1.532, 39.835)＝39.777, p＜.001, partial η 2＝.605
2 次の交互作用（エラーの種類 アイテムセット
学習期間）：
F(2.528, 65.726)＝1.602, n.s., partial η 2＝.058

アイテムセットの多重比較：
色 – 形と形 – 位置 (p＜.05, d＝0.86)，色 – 形と色 –
位置 (p＜.06, d＝0.80)，形 – 位置と色 – 位置 (n.s.,d＝0.20)
学習期間の多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.84)，初期と後期 (p＜.001,
d＝1.57)，中期と後期 (p＜.10, d＝0.57)

交互作用

下位検定

エラーの種類とアイテムセットの交互作用：
エラーの種類とアイテムセットのF(1.514, 39.372)＝4.423, p＜.05, partial η 2＝.145
交互作用

誤反応エラーにおけるアイテムセットの単純主効果：
F(2, 25)＝5.115, p＜.05, partial η 2＝.29
多重比較：
色 – 形と形 – 位置 (p＜.05, d＝0.76)，色 – 形と色 –
位置 (p＜.05, d＝0.74)，形 – 位置と色 – 位置 (n.s.,d＝0.20)無反応エラーにおけるアイテムセットの単純主効果：
F(2, 25)＝1.515, n.s., partial η 2＝.108
色 – 形におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝50.61, p＜.001, partial η 2＝.661
形 – 位置におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝39.87, p＜.001, partial η 2＝.605
色 – 位置におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝80.94, p＜.001, partial η 2＝.757

エラーの種類と学習期間の交互作用：
F(1.687, 43.856)＝150.060, p＜.001, partial η 2＝.852

誤反応エラーにおける学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝74.83, p＜.001, partial η 2＝.861
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝2.15)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.38)，中期と後期 (n.s., d＝0.01)
無反応エラーにおける学習期間の単純主効果：
F(2, 52)＝103.02, p＜.001, partial η 2＝.819
多重比較：
初期と中期 (p＜.001, d＝1.79)，初期と後期 (p＜.001,
d＝2.60)，中期と後期 (p＜.010, d＝0.70)
初期におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝198.15, p＜.001, partial η 2＝.884
中期におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝15.89, p＜.001, partial η 2＝.379
後期におけるエラーの種類の単純主効果：
F(1, 26)＝11.72, p＜.01, partial η 2＝.311

エラーの種類と学習期間の交互作用

アイテムセットと アイテムセットと学習期間の交互作用：
学習期間のF(2.220, 57.725)＝0.418, n.s., partial η 2＝.016
交互作用— 144 —