村上さん >EPA構造の普遍性とその問題についても、数量的能力がないのに、尺度の情報量 >が関係しそうだと考え、低分散尺度の因子分析からEPAのaffective structureが、 >高分散の尺度の因子分析からdescriptive structure が得られるという論文を書 >きました。自分では基本的には正しい方向だと確信していましたが、誰も認めて >くれませんでした。他のテーマの研究をして遊んでいました。ちょっと反省です。 直接の関係があるようなないような話ですが， 我々が感性工学でつかっているSD法（とは離れていますが）では， 言葉のペアを反対語とは作りません．ほとんどの場合，XX-ＸＸでない という ペアを作ります． その理由の１つは分布の問題です． 美しいー醜い というペアにして製品を評価した場合， 醜いと評価される工業製品はほとんど無いわけで， この場合，明らかに評価は５段階，７段階のスケールの上では 左右非対称の分布になります． もう一つの理由は，適切な反対語がないこともしばしばあることです． たとえば洗練されたの反対語は何でしょうか． ださいでしょうか．野蛮なでしょうか． これもうかつに決めてしまうと，１つめの問題と同様， 最終的に著しく分布がゆがむペアができることがあります． その結果，すでに相関行列の時点でどうにも使えないデータになりかねません． これらの問題から， 美しいー美しくない 洗練されたー洗練されていない というnot XXという言葉とペアにすることが多いです． これも100%ではなく，たとえば 男性らしいー女性らしい と作ることもあれば， 男性らしいー男性らしくない とすることもあります． 因子分析を用いた研究では，しばしば片方の言葉しか 表記してないものがありますが（特にマップを作ったときに） どうなのかなと思います． だからといって，Osgoodを責めているわけではない． Osgoodの研究では，工業製品を対象としていないので そこまでOsgoodが悪いとしては気の毒である． 製品評価に使うときは，特に配慮が必要であるということです． 村上さんの言いたいことと合致しているかどうかわかりませんが， Likert scaleやそれに類するスケールを用いた場合， １つのスケール上での分布，複数スケール上での多変量分布に 注意しないと，それ以降の主成分分析or因子分析系or回帰分析系の結果が どうにも妙な結果が混ざって苦労することになります． （なお，少なくとも私の取ってきたデータについては 多変量正規分布からめちゃめちゃに（有意なほど）はずれては いないということを確認しました． そのときは，堀さんのHPがとても役に立ちました．ありがとうございました＞堀さ ん 多変量正規分布の検定はいまだ決定打がないのです．そのときは勉強させられまし た．） あるいは，村上さんのいわれるように，分散の大小，Skewnessに なにかおもしろい情報がある可能性も大です． 他人の事は非難できません．我々も大昔に，どうにも主成分分析の 結果が変だと首をひねった結果，上にかいたようなやり方に 変更したわけです． 石原茂和 広島国際大学 人間環境学部 感性情報学科 724-0695 広島県賀茂郡黒瀬町学園台555-36 tel:0823-70-4890 fax:0823-70-4852 e-mail: i-shige (at) he.hirokoku-u.ac.jp
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