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攻撃性尺度の分析：小学生ｖｓ中学生 ---- 多母集団の同時分析 ----

攻撃性尺度の分析：小学生ｖｓ中学生 ---- 多母集団の同時分析 ----. 狩野 裕 人間科学部行動工学講座 kano@hus.osaka-u.ac.jp http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~kano/research/tutorial.html. H.10.6.8 最終修正. 攻 撃 性 質 問 紙. データ. 小学生 963 名（公立小学校） 中学生 579 名（公立中学校）. 分析方法について. 簡単なサーベイ. 共分散構造分析とは.

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攻撃性尺度の分析：小学生ｖｓ中学生 ---- 多母集団の同時分析 ----

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Presentation Transcript

  1. 攻撃性尺度の分析：小学生ｖｓ中学生---- 多母集団の同時分析 ---- 狩野 裕 人間科学部行動工学講座 kano@hus.osaka-u.ac.jp http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~kano/research/tutorial.html H.10.6.8最終修正

  2. 攻撃性質問紙

  3. データ • 小学生 • 963名（公立小学校） • 中学生 • 579名（公立中学校）

  4. 分析方法について 簡単なサーベイ

  5. 共分散構造分析とは 直接観測できない潜在変数を導入し，潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定することにより社会現象や自然現象を理解するための統計的アプローチ．基本的に非実験多変量データの分析方法で，因子分析と多重回帰分析(パス解析)の拡張．

  6. 実験計画と共分散構造分析

  7. 多母集団の分析のメリット • 潜在構造の比較 • 潜在変数の平均に関する推測ができる • 欠測値がある場合の分析

  8. EFA を行う場合 潜在構造に関する仮説がなく，探索したいとき 因子負荷に恣意的な仮説をおきたくないとき CFA を行う場合 潜在構造に関する仮説があり，それを検証したいとき 想定する共通因子が多すぎ Ledermann の限界を満たさないとき EFAでは識別性の問題が起こるとき 因子負荷に関するさまざまな仮説を検証したいとき 多母集団・潜在変数の平均の解析をするとき 探索的因子分析（EFA） ｖｓ 検証的因子分析（CFA）

  9. 分析．．．スタート 探索的因子分析 探索的因子分析（直交解，斜交解） 検証的因子分析：個別分析 検証的因子分析：同時分析 共分散構造分析

  10. EFAによる比較（最尤法＋直交解(バリマックス回転）)EFAによる比較（最尤法＋直交解(バリマックス回転）)

  11. 因子相関(尺度間相関？) 尺度間(観測変数の合計得点）の相関

  12. ＥＦＡ＋直交回転：解釈 • ＥＦＡ＋直交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから知見は得にくい • 小学校：短気Ｆ→身体Ｖ • 中学校：身体Ｆ→短気Ｖ，敵意Ｆ→短気Ｖ • 因子相関に大きな違いはない

  13. ４因子探索的因子モデルの適合度 • ４因子モデルは，小学生のデータへの適合の方が良い • 中学生のデータは４因子モデルで説明しにくい

  14. EFAによる比較（最尤法＋斜交解（オブリミン回転））EFAによる比較（最尤法＋斜交解（オブリミン回転））

  15. 斜交回転による因子相関は不安定である！

  16. ＥＦＡ＋斜交回転：解釈 • ＥＦＡ＋直交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • 小学校：短気Ｆ→身体Ｖ中学校：身体Ｆ→短気Ｖ，敵意→短気 • 因子相関に大きな違いはない • ＥＦＡ＋斜交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関に違いが見られるが，因子相関の細かい解釈はし難い

  17. 検証的因子分析（個別分析） 検証的因子分析は難しくない． 探索的因子分析の方がチョウムズイのだ

  18. 小学生のデータの検証的因子分析：初期モデル小学生のデータの検証的因子分析：初期モデル

  19. 小学生のデータの検証的因子分析

  20. 小学生のデータの検証的因子分析

  21. 中学生のデータの検証的因子分析

  22. 中学生のデータの検証的因子分析

  23. 検証的因子分析による比較

  24. ＣＦＡ（個別分析）：解釈 • ＥＦＡ＋直交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • 小学校：短気Ｆ→身体Ｖ中学校：身体Ｆ→短気Ｖ，敵意→短気 • 因子相関に大きな違いはない • ＥＦＡ＋斜交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関に違いが見られるが，因子相関の細かい解釈はし難い • ＣＦＡ（個別分析）：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いが解釈できそう（差の有意性は不明） • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関に違いが見られる

  25. 多母集団の同時分析 • 各母集団で検証的因子分析モデルが適合するか？ • 配置不変：パス（因子負荷）の位置が一致 • 測定不変：パス係数（因子負荷）の値が一致 • 強因子不変：パス係数（因子負荷）の値と因子間相関の値が一致

  26. 「小学生＋中学生」の同時分析

  27. 初期モデルのLM検定

  28. (V16,F3) の等式を外したモデル1の適合度

  29. モデル1の LM検定

  30. (V16,F3)，（F1,F3） の等式を外したモデル2の適合度

  31. モデル2のLM検定

  32. (V16,F3)，（F1,F3），(F1,F2) の等式を外したモデル3の適合度

  33. モデル3の LM検定 モデル３ を 採用

  34. モデル修正のまとめ

  35. 最終モデルの推定値

  36. 因子間相関の比較

  37. ＣＦＡ（同時分析）：解釈 • ＥＦＡ＋直交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • 小学校：短気Ｆ→身体Ｖ • 中学校：身体Ｆ→短気Ｖ，敵意→短気 • 因子相関に大きな違いはない • ＥＦＡ＋斜交回転：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いから有益な知見は得にくい • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関に違いが見られるが，因子相関の細かい解釈はし難い • ＣＦＡ（個別分析）：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いが解釈できそう（差の有意性は不明） • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関に違いが見られる • ＣＦＡ（同時分析）：解釈 • ４つの因子の同定は可能 • 因子負荷量の違いが解釈できそう（差の有意性を確認） • （身体，短気）の相関ならびに（身体，敵意）の相関の違いに有意性を確認

  38. 各種手法による因子相関一覧

  39. まとめ • ＥＦＡ＋直交回転→ＥＦＡ＋斜交回転→ＣＦＡ（個別）→ＣＦＡ（同時）の順に解釈がし易くなる．統計的証拠が強くなる • 良く練られ，良く管理されて収集されたデータと感じる • ４因子モデルの当てはめが中学校のデータに対する方がやや悪い→小学生の方が少し単純 • 因子相関が小学生の方が高い→小学生は「身体的攻撃」と「短気」， 「身体的攻撃」と「敵意」の分化が中学生と比して進んでいない

  40. 因子間に因果関係を考えてみよう 共分散構造分析の試み

  41. 因子間相関の比較

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