パーソナリティ心理学のための統計学 (心理学のための統計学 6)

尾崎幸謙 荘島宏二郎

• 誠信書房 (2014年9月10日発売)

感想・レビュー・書評

[ぱくさんの感想 · 2025年4月11日]

【目次】

第１章　特性論－確認的因子分析

第２章　性格の構造を把握する－適合度・自由度

第３章　知能の構造を探る－高次因子分析と復習

第４章　測定道具の性能－信頼性と妥当性

第５章　抑うつを説明する－単回帰分析・重回帰分析・パス解析と標準誤差

第６章　抑うつの規定要因を理解する－因子間のパス解析

第７章　遺伝と環境－行動遺伝学・多母集団分析

[東京大学医学図書館（電子ブック）さんの感想 · 2024年6月21日]

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【学内から】
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000063134

【学外から】
https://utokyo.idm.oclc.org/login?url=https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000063134
【必読：EZproxy利用時の注意点】
https://www.lib.u-tokyo.ac.jp/ja/library/literacy/user-guide/campus/offcampus/ezproxy

[教育心理学 大学院生さんの感想 · 2025年1月19日]

院生になってから再読

【学んだことRe:】
・因子分析と回帰分析は図的に対応しているが、中身が全く同じなわけではない。因子負荷量は回帰係数、因子間相関は（重回帰分析における）独立変数間の相関、共通性は決定係数、独自性は「1-決定係数」、因子得点は独立変数の値と対応している。

・残差行列は、想定したモデルによって共分散行列（データ）をどの程度うまく説明できているかを表すものであり、その具体的な数値を示している。観測変数間に高い残差が示された場合は、想定した因子だけではうまく説明できない共分散が存在していることを意味する。その場合、誤差間共分散を推定することでモデル適合度を改良できるが、誤差間共分散の設定には理論的な解釈可能性が必要不可である。

・AICやRMSEAは倹約的指標と呼ばれる。
・RMSEAが0.06以下かつSRMRが0.08以下であれば良いモデルと言える。
・標本サイズがある程度大きい時には、AICよりもBICの方が倹約的指標としてうまく機能する。

・高次因子分析において、1次因子が2つしかない場合は、制約することによって推定が可能となる。
確認的因子分析において、2項目尺度では等値制約が必要であり、自由度0の飽和モデルになる。3項目尺度では自由度0の飽和モデルになる。

・因子分析では、男子のみで分析したときと女子のみで分析したときの結果が同じであっても、男女混みで分析したときの結果（因子構造）が異なる場合がある。これをシンプソンのパラドックスによる。基本的には、観測変数（項目レベル）における平均値の男女差がなければ同じ因子構造が期待できる。もし男女間で異なる結果が出力された場合は、多母集団同時分析を行うなどして「平均値は異なるが因子構造は同じ」と言えるかどうか検討する必要があろう。


卒論執筆でSEMを使ったので、その勉強のためにお世話になりました。

【学んだこと】
　⑴統計では、データから求める値のことを「母数（prameter／母集団における値）」と呼び、母数を推し量ることを「推定」と呼ぶ。

　⑵SEMは正規分布を仮定して推定を行うのが一般的であり、歪んだ分布の分析には適していない。

　⑶近年では、妥当性は「構成概念妥当性」に集約されるという考え方が主流となってきている。なお、構成概念妥当性は、6つに分類される。

【TO DO】
　⑴本シリーズの1巻から順に読んでいく。
　⑵多母集団分析などは、まだまだ理解ができていないため、今後要勉強。

著者プロフィール

筑波大

「2019年 『Rで学ぶ マルチレベルモデル［実践編］』 で使われていた紹介文から引用しています。」