心理尺度構成の方法 基礎から実践まで

小塩真司(著者)

• 販売会社／発売会社: 誠信書房
• 発売年月日: 2024/08/05
• JAN: 9784414300284

商品レビュー

2026/02/02

▼東京外国語大学附属図書館の所蔵状況（TUFS Library OPAC）https://www-lib.tufs.ac.jp/opac/recordID/catalog.bib/BD08155844

2025/11/12

やさしい心理尺度の作り方，というハウツー本ではない。読むのにある程度の基礎知識が必要。尺度構成に関するトピックを網羅している。尺度開発をしようとする院生や研究者向け。

2025/08/30

【心理尺度の使用における哲学（事実）】

　心理尺度で得られる得点は、構成概念そのものでは断じてない。心理尺度で得られる得点はあくまで、「研究者が想定している構成概念との関連が予想される項目」に対して回答された点数でしかない。つまり、どこまでいっても"推測"の域を出るものではない。ここでの推測とは、得点の高低から構成概念の高低を推測するだけでなく、構成概念の存在そのものすら推測であると言える。また、そもそも高低といったように、量的に捉えていること自体、「心は、量的に捉えられる」という仮定に基づくものでしかない。

【尺度作成にあたって】

　新たな尺度を開発する際には、複数回の（綿密かつ計画的な）予備調査が不可欠である。

　作成段階では、完成版として想定している項目数の2〜3倍は用意しておくべきである。項目の設定については、測定する概念や側面（単一か複数か）などを明確にしておく必要があり、恣意的でない項目設定（例えば、1因子内において複数の側面が想定される場合には、各側面に対し同数の項目数を設定するなど（構成概念に占める各側面の比重が同等の場合））など、とにかく全ての工程を論理的・計画的に行い、論文内では、それらを開示（透明性を確保）する必要がある。

　α係数は、必ずしも一次元性を意味するわけではない。α係数が高くとも、多次元であることもある。また、α係数（内的整合性）の高さと、構成概念のユニバースの広さ（項目の網羅性）とは、トレードオフの関係にある（＝帯域幅と忠実度のトレードオフ）。

　因子モデルには、⑴高次因子モデル、⑵双因子分析モデル、⑶相関因子モデルがある。一般的に、高次因子モデルよりも双因子モデルの方が適合度が高くなるが、両モデルを比較する際には、統計的適合度よりも実質科学的な知見をもとに判断する必要がある。

　測定しようとしている構成概念は、その得点がどのように分布するか、事前に想定しておく必要がある。構成概念によっては、必ずしも正規分布が望ましいわけではない。

【その他】

　正規分布に近い分布（パラメトリック）の場合、代表値として平均値が用いられることが多い。裏を返せば、非正規分布（ノンパラメトリック）の場合には、代表値として中央値が用いられることが多いと言える。

　古典的テスト理論では、回答者を同一の精度で測定できていることを仮定しており、項目反応理論では、回答者の潜在特性値に応じた測定精度が存在するという前提に基づいている。