日本行動計量学会第29回大会 於：甲子園大学 （2001/9/14-16） 公開回答・指定討論 狩野 裕 大阪大学 大学院人間科学研究科
FA for ipsatized data SEMの活用で分析可能になっている Chan & Bentler (1993). The covariance structure analysis of ipsative data. Sociological Methods and Research, 22, 214-247 豊田(2000). 共分散構造分析[応用編]．朝倉書店 小笠原（2001）．本大会予稿集
特徴と問題点 加算的 ipsative model 個人ごとのバイアスが調整される essentially τ-equivalent test
Qs from Sayuri 方法の違いが結果の違いとして現れない場合，主成分分析でなく，因子分析を採用しなければならない理由があるのか 論文が採用されることを重視すると，審査者が理解できない新しい分析法を用いるより，前例の多い手法を採用した方が安全である 先行研究で用いられた方法を使った方が比較に都合がよい
方法の違いが結果の違いとして現れない場合，主成分分析でなく，因子分析を採用しなければならない 理由があるのか PCAが重宝がられる理由 FAでは分析がうまく行かないから FAと結果が似ているから FAよりアピーリングな結果だから 理論的に，因子負荷量の値が高く出る FAの方がむずかしいから ソフトのデフォルトがPCAだから ○ ×
原理・原則を守りたい 主成分分析（PCA） 因子分析（FA） 合成変数を作りたい 次元縮小，変数のグルーピング 観測変数の原因となる潜在変数に興味 尺度化，信頼性分析
つづき 分析結果はかなり違う 同じであればFAを報告することに抵抗感は ないはず 因子負荷量から信頼性係数を計算すると かなり違う グルーピングはあまり変わらない 因子負荷量から信頼性係数を計算すると かなり違う α係数は近々過去の遺物になるだろう
論文の価値を低めるな!! PCAはいつもうまく行く，FAは結構うまく行かない FAがうまく行くためには，以下が必要 十分な標本，連続変数（二値変数が含まれない）， 偏りや尖りのある項目がない データの発生機構がFAモデル これらを達成するため無尽の苦労をするのに，どんなデータでも分析できるPCAで報告するのは何ともったいないことか PCAで報告するのは，データが dirty でFAではうまく分析できないからではないかと勘ぐられる
論文が採用されることを重視すると，審査者が理解できない新しい分析法を用いるより，前例の多い手法を採用した方が安全である 審査者の教育が必要 上記の主張は学会先進国でも通用するのだろうか．もしそうなら，方法論の発展はなく，それを利用する実質科学の発展も期待薄 日本で，このような主張がまかり通りそうなのはなぜだろう 若手の研究者から，旧態依然たる学会を変革していく声を上げないといけないのではないか
先行研究で用いられた方法を使った方が比較に都合がよい そのとおりである 新しいより洗練された方法論を用いた場合は，比較のために古い方法でも分析しておく 論文にはその旨少し記述すればよい
Qｓ from Ako 投網とタモ網 結局，ぐるぐるするの 禁断の多母集団同時分析 探索的分析と検証的分析 SEMは原則として検証的分析 双方向因果モデルもあるが…. 禁断の多母集団同時分析 非正規性 多母集団を構成する属性変数
「ある社会心理学者からの問い合わせ」 「中絶に対する態度の日米比較」に関する投稿論文に対するエディターのコメントで、日本人のサンプルのほうがアメリカ人サンプルよりもいろんなスケールでのReliabilityがひくいので、それをコントロールするためにより洗練された分析方法、たとえばLISRELとかEQSとかつかえ、といってきました。意味が今一つよくわからないのですが、これって、Latent Variablesを用いろということでしょうか。それとも、重回帰や相関係数でのみ議論しているところを、なんとかEQSに持ちこめば、Manifest Variableを扱っていても、EditorがいうようなReliabilityのコントロールということが果たせるのでしょうか。
信頼性の異なる母集団の比較 Ａ国 Ｂ国
信頼性の異なる母集団の比較 ＣＦＡによると「宗教」と「道徳」から「責任帰属」への因果構造に違いはない． 「道徳」の測定モデル（信頼性）が異なる． 尺度化すると，因果構造に違いが出てしまう Ａ国 Ｂ国