堀＠香川大学経済学部です。
[fpr 1776]
豊田さん＠早大心理 wrote
> ためのポジショニング分析法を考案し，１１月の日本心理学会（京都大
> 学）の小講演で発表することになりました．
>
> 司会者 楠見孝 京都大学
> 講演者 豊田秀樹 早稲田大学
> 題目 共分散構造分析による多相・ＳＤデータの解析
> １１月７日１３：００から１４：００まで
楽しみです。ただ，後ろのSASマクロはちんぷんかんぷんです。
> 従来，ＳＤデータが３相データのまま解析されることは，極めて希であ
> った．平均を計算したり，「被験者」×「概念」を 1 つの相にまとめた
> りして，3 相データの持つ情報を利用せずに，2 相データに縮退させて
> から分析することが多かった．この現状に対し，海保・加藤(1999, p146)
> は「これほどまでにＳＤ法が利用されると，もはや技法そのものの改善
> はありえないように思われるが，実は，まだうまい方法が見つかってい
> ないデータ解析上の問題が１つある．それは，３次元データを一括して
> 多変量解析にかける手法」だと問題点を述べている．
もしかしたら，前に書いたかもしれませんが，
かつて，ＳＤ法のデータを三相因子分析したことがありますが，いい構造がでなく
て完全に失敗でした。２相データではきれいな因子がでたのですが。村上隆さんが
オリジナルの手法を含めいくつかの分析をしていてましたね。その中の一つに個人
差に最初の因子に両極をたくさん使って答えるかどうかの因子がでていました。
（記憶でいっているので，正確にはもう少し違ったニュアンスかもしれません）。
ＳＤ法の信頼性の研究でも２回測定したとき，個人はかなり（かなり）評定が変わ
るけど，全体としては安定している。というものもありました。
そういう意味ではＳＤ法はかなりざっとしたデータになってないでしょうか。
そのあたりをうまく処理したものになるのかな。
ＳＤ法の一番の強みは結果をなんとでも言いくるめることができること。
言い過ぎかな。
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