[fpr 2400] 縦断データの解析について

Masafumi Kirino
桐野＠岡山県立大学大学院生です。

この度、縦断データの解析を試みることで、
以前から興味のあった知見を検証してみたいと考えております。

しかし、考えれば考えるほど、
どういった統計手法で解析するべきか、
あるいはそれを検証する統計手法はあるのか、
といった問題で苦戦しております。

そこで、何かよい方法をご教授いただければと思い、
投稿させていただきました。


以下、簡単な調査の内容です。

データは、2時点（ベースラインと2年後）で調査しております。
調査項目は、ある構成概念（能力）を10項目で評価する尺度（2件法～4件法；20点満
点）です。
（SEMにより構成概念妥当性が検証されている一次元尺度です）
この測定尺度は、得点が高いほど、その能力が高い（できる）ことを意味していま
す。

このデータを利用して、時系列変化を観察したいのであれば、
ベースライン時の10項目の合計得点、2年後の10項目の合計得点を算出し、
確率変数（切片と傾き）を設定した潜在曲線モデルなどで解析できると思います。
さらに、説明変数を導入することで、より有益な情報が得られるかもしれません。

しかし、今回は、時系列変化に加え、
これらの能力の階層性を考慮した統計手法についてお伺いしたいのです。

ここで、階層性を言葉を用いました。
これは、従来の報告（横断研究）で、これら10項目で測定する個別の能力間には
Guttman scale analysis（2値変換）、あるいは測定尺度こそ異なるものの
Mokken scale analysisで多数検討・報告されているのです。
つまり、項目A、項目B、項目C、項目D・・・項目Jの順に、
困難度の高い項目を配列した場合、
ある被験者について、項目Cの課題を遂行する能力があれば、
それよりも易しいD～Jは能力的には「できる」と考えられます。
逆に、それよりも難しいA、Bは「できない」と考えられます。
（一概にそうとは言えないかもしれませんが・・・）


こうした考え方を、さらに縦断データで検討してみたいと考えております。
それについて議論する前に、今回の対象者の特性から考慮して、
2年後の被験者の能力は低下する（「できない」が多くなる）ことが前提となりま
す。
これは従来の研究でも、同様のことが報告されているためです。
換言するならば、
ベースライン時に正反応（できる）であった項目のいくつかは、
2年後には誤反応（できない）になっているということになります。


これを踏まえたうえで、
まず、調査した10項目の能力間に階層性があることを解析しなければなりません・・
。ヲ。ヲュ。
次に、2年後の変化はその階層性に従って低下しなければなりません・・・・②

①に関しては、2件法、3件法などの回答カテゴリに統一性があれば
Guttman scale analysis、Mokken scale analysis等の
統計パッケージで容易に解析できるのですが、
今回は2～4件法といった回答カテゴリに統一性がないものです。
MULTILOGなどのIRTソフトを使用したこともあるのですが、
2値と多値では項目反応モデルも異なるため、
今の私には、解釈に難しいと考えております。

②に関しては、正直なところ、具体的な解析方法すら検討がついておりません。
簡潔には、困難度の高い項目から経時的に誤反応（できない）になることを
検証してみたいと考えております。
しかし、それを解析する具体的な方法が見当たらず、困っております。


不明な点ばかりで、質問させていただくことも恐縮に存じます。
そもそも、こういった解析を試みること自体に矛盾があるのかもしれません。
また、思い込み部分も多いかと思いますが、ご容赦ください。

①②について、何かよい解析方法がありましたら、ご教授いただけると幸いです。
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