Transcript 資料 - 行動統計科学トップへ

突然ですが、
金政分析へのコメント
大阪大学大学院人間科学研究科
平井 啓
1
これまでの戦歴
• SEFAを使った分析のPublication
– 平井 啓，坂口幸弘，安部幸志，森川優子，柏木哲夫：死生観に関す
る研究．死の臨床 23 (1): 71-76, 2000.
– 平井 啓，鈴木要子，恒藤 暁，池永昌之，茅根義和，川辺圭一，柏
木哲夫：末期がん患者のセルフ，エフィカシー尺度作成の試み．心身
医学 41: 19-27, 2001.
– 岡浩一朗・平井啓・堤俊彦 : 中年者における身体不活動を規定する
要因−運動に関する意思決定のバランス−. 行動医学研究 (印刷中).
– Morita T, Hirai K, Sakaguchi Y, Tsuneto S, Shima Y: Measuring the
quality of structure and process in end-of-life care from the
bereaved family perspectives. Journal of Pain and Symptom
Management. (in submission)
ぼちぼちがんばってます・・・
2
①適合度、共通性、因子の負荷量、
最初にどれを指標にして項目選択を
すべき？
①その前に分布はどうなっているか？
例えば、１点～７点の７件法で評定値平均が６
点以上のものがある？
②偏った相関のある項目のペアはないか？
V1
V2
V3
V1
-
V2
.72
-
V3
.71
.94
-
V4
.63
.77
.76
V4
3
①分布は？
→天井効果・床効果の問題
分布の偏った項目は尺度を構成するのは不適切
②偏った相関は？
→冗長性の問題
相関が高い項目は同じ内容を測定している可能性
がある。経験的には0.8を超える相関には要注意
4
①分布は？
→「特に問題なし」らしい・・・
②偏った相関は？
→「0.70が一番高い」・・・特に問題なし
この場合は、まずは適合度をみる！
5
②適合度指標は色々あるけど、どれを
すればいいのか？
参考に
③適合度はどこまで上げればいいのか？
一般的には、
カイ２乗値の有意確率＞５％以上
サンプル数が大きい場合有意になる
因子構造が簡単な場合（１因子構造）は有
意にならない方がいい
あとは、当たり障りのない係数を参照する
GFI>0.9 CFI>0.9 AGFI>0.9
RMSEA<0.05 (<0.08)
個人的には項目選択では上記すべてを満たしたい
6
④今回は2因子解から始めて、項目選
択をしたけど他にも方法はあるか？
（因子数を多いと、一項目の増減で他の項目がうろつく
場合がある。それを避けるための方法はあるのか？）
１因子毎にばらして項目選択をする
7
複数因子で同時に項目選択のCons？
→項目選択の過程が非常に複雑
２因子構造の場合、常に２因子構造への適合性を
考慮するため
１因子毎の因子分析のPros？
→因子毎に適合する項目を確定させる
→項目の選択の仕方が簡単
8
⑤どうしても外したくない項目（因子の代表
項目と考えているもの）外せと言ってくるんで
すがどうすればいいのでしょうか？
絶対落とすな！
•ある程度基準を満たしていれば、統計値の
低下を受容する（あきらめる）
•内容的妥当性の問題！
•内容的に意味がなければ分析の意味もない。
•需要項目を基準にした変数増加法による項
目選択の可能性を探る
9
それでは続きを・・・
10