社会心理学のための統計学 心理尺度の構成と分析 心理学のための統計学3

清水裕士(著者), 荘島宏二郎(著者)

• 販売会社／発売会社: 誠信書房
• 発売年月日: 2017/05/01
• JAN: 9784414301892

商品レビュー

2025/07/12

【因子分析について】
　⑴因子寄与の最大値は項目数と一致する。つまり、因子寄与÷項目数×100＝因子寄与率（項目が有する総情報のうち因子で説明できている割合）である。

　⑵データが2件法などの場合はカテゴリカル因子分析（第4巻参照）を利用するほうが望ましい。

【回帰分析について】
　⑴個人の目的変数の予測値
＝切片（説明変数が0の時の目的変数の予測値）＋回帰係数×個人の説明変数の値

　⑵重回帰分析では、説明変数同士が統制し合うため、擬似相関（交絡変数）を排除し、真の影響力を見ることができる。一方で、他の変数で統制された"それ"が、何であるのかということは慎重に判断する必要がある。

　⑶重回帰分析において、多重共線性（VIF値）が高いと、説明変数同士がで統制し合って残った"それ"の分散は小さくなり、推定精度が低くなる。

　⑷回帰分析の結果を研究間で比較する際、サンプルサイズの影響を受けるp値やt値は適さない。そのため、分散の大きさ（SD）を考慮したβで比較する。

　⑸回帰係数の符号は相関係数と異なる場合、多重共線性が生じている可能性がある。一方で、新たな科学的発見がある可能性も期待できる。ちなみに、多重共線性の基準としては、5ぐらいで解釈が難しくなる。

【共分散分析（ANCOVA）について】
　⑴ANCOVAでは、複数の群に共通する「目的変数に影響を及ぼす変数（共変量）」を統制（事後的に"なかったことに"）して、目的変数の値を群間比較することができる。

　⑵ANCOVAでは、「目的変数に対する共変量の影響（回帰係数）は等しい」と仮定しているため、①目的変数と共変量は無相関、②各群の分布が同じ（一様に正規分布）、③共変量と要因（群を分ける要因）との交互作用が非有意であることが望ましい。

【その他】
　件法は、5段階以上に増やしてもそれほど情報量は増えず、寧ろ回答者の疲労が大きくなるコストのほうが大きいと思われる。

【今後の課題】
　因子負荷量と共通性の違いについて、原理（算出方法）、解釈するポイントを理解する。