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尺度化について 狩野　裕 大阪大学人間科学部 安部さんのまとめから 十分な信頼性を確保することは、尺度作成において非常に重要である 被験者の回答への負担を考慮することは研究者としての責務である！ 項目数を少なく、しかも十分な信頼性と妥当性を有した尺度を作成するためには？ いくつかの概念 信頼性 項目の中に含まれる真の値の割合 真の値のばらつき／項目のばらつき V(X)=V(x)+V(e) α係数 信頼性の簡便推定値 尺度の（内容的）妥当性 測定すべき側面を全て聞いているか バラエティのある項目になっているか 適合度 因子分析モデルがデータと適合しているかどうか 尺度の使い方 構成概念の「ものさし」を作成し，合計得点で被験者を「ものさし」上に布置する 信頼性と内容的妥当性 共分散構造分析（SEM）の指標として使う 補足：SEMの指標 指標の数 ４以上が薦められる ２，３でも可能 信頼性 高い方がよい 低くても「誤差を懐柔して」分析可能 1つの因子に含まれる項目数-1 理論的には項目数は問題ではない 信頼性?内容的妥当性を達するよう項目選択 項目数はその結果 実行上は少ない方がよい 誤差（回答の揺れ）を取り除くことが主目的の場合は項目数＝２で十分（ただしSEMを使うことが前提） 1つの因子に含まれる項目数-2 信頼性と内容的妥当性の折衷 項目が少ない＝＞両妥当性とも低い 信頼性を重視して項目を増やす　　　　　＝＞内容的妥当性が低くなる 内容的妥当性を重視して項目を増やす　　　　　＝＞信頼性が低くなる 内容的妥当性を保ったままで信頼性が最も高くなるように項目選択する 内容的妥当性の数理的測度はない 冗長性の検討 r0.8? データの再現性はどのくらい？ 反復測定（一週間おいて２回測定） 冗長性の検討 r0.8? 態度?意見?印象などを問う質問紙では，同一項目間の相関係数は0.8程度であることが多い 0.8以上の項目があれば１つの項目を外すというのはひとつの見識 異なった項目間の相関が0.8以上であったとしても，同一項目とみなしてもよいかの吟味は必要 α係数の値-1 信頼性は（他の条件が同じならば）高い方がよい 信頼性が高い（すぎる？）尺度では 内容的妥当性がとぼしい 同じことを聞いている項目を削ることが可能 　　　ということが多い このことから「適度な大きさのα係数」という基準がでてくるのだが．．． α係数の値-２ 信頼性が低いと尺度間の相関や回帰係数などに偏りが生じる どの程度の偏りを認めるか？ α係数の値-３ 信頼性とα係数は異なるが 一般には良い近似である 上記が正しくあるためには，因子モデルの適合度が高くないといけない 適合度の吟味はα係数を使うための必要条件 適合度が悪いときは α係数の値が信頼できない 尺度の1次元性が確立できていない 「恩恵の知覚」尺度：n＝653 真の信頼性係数について 誤差相関 Summary and recommendation １５変数のモデルは1因子モデルの適合度が悪いため，α係数の値(0.90)は信頼できない 実際，適合度の良い「誤差相関」１因子モデルによると信頼性は0.86 誤差相関があること（適合度が悪い）は尺度の１次元性に反するのでいくつかの項目を落とす 不適切な3 or 4 項目を落とすことで，適合度のよいモデルが構成できる １次元性の確保 信頼性＝0.86．．．１５変数での信頼性を確保 まとめ α係数の大きさは，その後の解析で生じるバイアスをどの程度許容するかに対応する α係数が信頼できるためには１因子モデルの適合度が高いことが必要 SEFAは適合度によって変数を選択するプログラムhttp://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~harada/factor/ 内容的妥当性をにらみながら，適合度と信頼性が高くなるよう変数選択する 補足：適合度の評価方法 中小標本のとき カイ２乗値（有意確率）をみて，モデルが棄却されないことを確認 大標本のとき 適合度指標をみる GFI，AGFI，CFI．．．「0.90以上」は最低条件．0.95前後以上が望ましい RMSEA．．．0.05以下が望ましい 補足：尺度とSEMの指標 多母集団の同時分析 狩野　裕 大阪大学人間科学部 検証的因子分析のメリット 多母集団の同時分析 因子平均の統計的比較 因子に関する種々の仮説の統計的検討 因子回転が不必要 探索的因子分析不可能でも，検証的因子分析が可能な場合がある 多母集団の同時分析のメリット 母集団間の違いを統計的に検討できる 因子構造の違い 因子平均の違い ある変数に欠測が集中したデータの分析 個別分析できないほど小さなデータの分析 その他 「山田?豊