臨床心理学にいる

心理学用語集・統計 011 分散分析

■　心理学用語集・統計　011　分散分析　■

仮説検定に興味がある場合用いる。

独立変数（説明変数）：質的変数
従属変数（基準変数）：量的変数

→分散分析

モデルとしては数量化Ⅰ類と同じ。違いは以下の通り。

・各要因間に差があるかどうかに関心がある場合
→分散分析

・どのぐらい予想することができるか
→数量化Ⅰ類

心理学用語集・統計 010 数量化Ⅱ類

■　心理学用語集・統計　010　数量化Ⅱ類　■

独立変数（説明変数）：質的変数
従属変数（基準変数）：質的変数

→数量化Ⅱ類

独立変数に量的変数を入れず、質的なもののみで質的なものを予測したいときに用いる。数量化Ⅱ類の典型例。

心理学用語集・統計 009 数量化Ⅱ類

■　心理学用語集・統計　009　数量化Ⅱ類　■

独立変数（説明変数）：質・量的変数
従属変数（基準変数）：質的変数

→数量化Ⅱ類

判別分析の時に量的だった独立変数を、質的変数に適応させたもの。

たとえば、「購入」、「非購入」を従属変数にすると、

独立変数は以下のものとなり、
・価格（量的）
・予算（量的）
・使用量（量的）
・サービスの印象（質的）
・売り場の印象（質的）
・商品評価（質的）

これらの独立変数から、どちらにするかを予測（決定）する。

先の入試の例の場合、量的な変数に加えて、質的な変数（面接時の印象：○・×などを加味して）で予測したいときに用いる。

心理学用語集・統計 008 判別分析

■　心理学用語集・統計　008　判別分析　■

独立変数（説明変数）：量的変数
従属変数（基準変数）：質的変数

→判別分析

入試の合否など質的な変数を、量的な変数で予測したいときに用いる。

たとえば、「継続」、「中止」を従属変数とすると、

独立変数は以下のものとなり、
・価格
・予算
・リスク
・期間
・使用量

これらの量的独立変数から、どちらにするかを予測（この場合は決定）する。

また入試の合否の場合は、「合格」、「不合格」が従属変数になり、

独立変数は以下のものとなる。
・国語
・英語
・数学
・理科
・社会

これらの量的独立変数から、「合格」、「不合格」という質的従属変数を予測する。

心理学用語集・統計 007 共分散分析

■　心理学用語集・統計　007　共分散分析　■

独立変数（説明変数）：質・量的変数
従属変数（基準変数）：量的変数

→共分散分析

従属変数に影響を与えると思われる独立変数の影響を取り除いて分析するときに用いる。

たとえば、ネコに新しいエサを与えて（質的独立変数：エサAとエサB）、一定期間中の体重増（量的従属変数）に及ぼす効果を調べたいとき、実験開始時の体重（量的独立変数）がジャマである。

したがって、そのような個体差を誤差として扱い、その要因を統制することが分析の目的である。

心理学用語集・統計 006 数量化Ⅰ種

■　心理学用語集・統計　006　数量化Ⅰ種　■

独立変数（説明変数）：質的変数
従属変数（基準変数）：量的変数

→数量化Ⅰ類

基本的な数学モデルは重回帰と同じだが、それを拡張して複数の質的変数からなる独立変数から1つの従属変数を予測したいときに用いる。

たとえば、店の売上を従属変数とすると

独立変数は以下のものとなり、
・接客サービス
・品揃え
・立地

これらの質的独立変数から、店の売上を予測する。

心理学用語集・統計 005 重回帰分析

■　心理学用語集・統計　005　重回帰分析　■

独立変数（説明変数）：量的変数
従属変数（基準変数）：質的変数

→重回帰分析

複数の独立変数から1つの従属変数を予測したいときに用いる。

たとえば、従業員の年収を従属変数とすると、

独立変数は以下のものとなり、
・年齢
・会社の規模
・売上高
・純利益

これら会社に関する指数から影響度を求め、年収を予測するなどが典型的である。

▼関連知識
※1つの変数から1つの従属変数を予測するのを単回帰分析とよぶ。身長から体重を推定するのが、その典型である。

心理学用語集・統計 004 多変量解析

■　心理学用語集・統計　004　多変量解析　■

多変量解析とは、「3つ以上の変数を同時に取り扱う統計解析の総称」である。

1．独立変数：量的　従属変数：量的　＝重回帰分析
2．独立変数：量的　従属変数：質的　＝判別分析
3．独立変数：質的　従属変数：量的　＝数量化Ⅰ類
4．独立変数：質的　従属変数：質的　＝数量化Ⅱ類

5．特に独立変数・従属変数を分けない：量的　＝因子分析
6．特に独立変数・従属変数を分けない：質的　＝数量化Ⅲ類

心理学用語集・統計 003 信頼性

■　心理学用語集・統計　003　信頼性　■

信頼性とは、同一の個人に対して同一の条件の下、同一のテストを繰り返したとき、一貫して同一の得点が得られる程度をテスト得点の信頼性とよぶ。「偶然的要因によって尺度の得点が変化する度合いの少なさ」を意味する。測定された数値の安定性・一貫性・正確さのことである。

信頼性を評価する方法としては、再テスト法、代替テスト法（平行テスト法）、折半法、α係数がある。

□　1．再テスト法
再テスト法とは、信頼性を求めるための最も簡単な方法である。これは同じ個人に対して、同一のテストを一定期間おいて2度実施し、相関係数を取るという方法である。

　・直感的でわかりやい
　・速度テストにも実施可能

　・実施困難な形式のテストもある
　・一定期間を必要とするため時間面でのコストがかかる

※速度テストと力量テスト
心理テストの分類法のひとつで、解答の量的水準を問題にするのが速度テストで、解答の質的水準を問題にするのが力量テストである。速度テストは、易しい数多くの問題から構成され、一定の制限時間内に出来るだけ速く解答を進めることが要求される。一方、力量テストは、一定水準以上の難しさをもつ少数の問題に、時間を十分にかけて出来る限り正確に解答することが要求される。

□　2．代替テスト法（平行テスト法）
この代替テスト法が現在の主流の評価方法である。代替テスト法は再テスト法と類似しているが、同じテストを2回実施するのではなく、代替的なテストが用いられる。

　・再テスト法のような記憶の効果を妨げることができる
　・速度検査にも使用できる

　・問題を作成すること自体難しい
　・一定期間を必要とするため時間面のコストがかかる

□　3．折半法
折半法とは、テストを2つに分け、2つの合計点を用いて信頼性係数を測定する方法である。2つの合計点に、スピアマン＝ブラウンの公式を適用することが多い。

　・簡単
　・簡易
　・1回のテストのみ
　・計算も容易
　・記憶の効果などの問題点がない

　・設問を分けるとき奇数番目と偶数番目の項目とに分ける奇＝偶数法が用いられるのだが、これが本当に正しいかどうか吟味する必要がある

□　4．α係数
α係数とは、テスト得点の信頼性係数の値を内的整合性の観点から推定する公式である。

　・簡単で効率的
　・現在では主流

　・速度テストのとき異状に高くなってしまう

信頼性は一般にテストの長さが長いほど、項目数が多いほど高まる。また、集団の分散が大きいほど信頼性は高まる。

心理学用語集・統計 002 妥当性

■　心理学用語集・統計　002　妥当性　■

▼　1．妥当性
テストがその測定しようとしているものを、どの程度測定しえているかをテストの妥当性と呼ぶ。信頼性との関係についていえば、信頼性が高くても妥当性が低い場合はありえるが、妥当性が高い場合には必ず信頼性も高くなければならない。

テストの妥当性を調べる一連の手順は妥当化とよばれるが、どのようにして妥当化を行なうかによって妥当性をいくつかの種類に分類することが出来る。アメリカ心理学会では妥当性を、内容的妥当性、基準関連妥当性、構成概念妥当性の3つに分類している。

▼　2．内容的妥当性
内容的妥当性とは、テストの内容が、そのテストによって推論しようとしている領域を、どの程度適切に代表しているかを表す概念である。内容的妥当性は、特に学力テストや能力テストにおいて重要となる。

例えば、算数の計算テストで、計算能力全体を測定したいのであれば加算しか入っていないテストはダメである。加減乗除のような全体の計算問題が必要となる。

内容的妥当性を検証するためによく用いられる方法は、複数の専門家にそのテストや項目の測定領域に関する判断を求め、その一致の程度を調べることである。

▼　3．基準関連妥当性
基準関連妥当性とは、テストの得点がそれとは独立の基準変数とどの程度関連しているかを表す概念である。たとえば入学試験の学力テストの得点が、入学後の成績と相関が高ければ、その入学後の成績を基準変数とする限りにおいて、その学力テストの基準関連妥当性は高いと呼ばれる。

テスト得点と基準変数との間に時間的な間隔が存在し、テスト得点を将来の成績や、行動の予測のために用いる場合、予測的妥当性という。これに対して、あるテストの妥当性を観察による評定結果と関連付けて調べるといった場合のように、テスト得点と基準変数とが同時的に得られる場合、併存的妥当性という。

基準関連妥当性の測度として、テスト得点と基準との相関関係を用いることが多い。これを妥当性係数という。基準関連妥当性は、経験的あるいは統計的データに基づいているので、経験的妥当性や統計的妥当性とよばれることがある。

基準関連妥当性は、時勢に分類した場合2つに分けることができる。同時的妥当性と予測的妥当性である。同時的妥当性は測定と基準とを同じ時点で相関を取る場合で、予測的妥当性は基準が未来の場合である。

▼　4．構成概念妥当性（測定における諸概念の親玉）
一般に心理テストが測定しようとしているのは、一般知能とか創造性、内向や外交など象徴的な構成概念である。こうした構成概念をテストが実際にどの程度測定しえているのかを構成概念妥当性とよぶ。このための検証法として代表的なものがMTMM（多重特性多重方法）で、複数の特性に関するデータを、複数の方法で採集して分析する手法である。

これはいくつかの異なる特性（構成概念）をそれぞれいくつかのことなる方法で測定して、その間の相関行列を考えたとき、構成概念妥当性が高くなるためには、方法が異なっていても同一の特性を測定している場合にはその間の相関は高く（収束的妥当性）、異なる特性に関する同一の方法や異なる方法による測定値間の相関は低くなければならない（弁別的妥当性）とするものである。

※信頼性と妥当性の骨組み
信頼性
　・再テスト法
　・代替形式法・平行テスト法・代替テスト法
　・折半法
　・内的整合性の法則・α係数

妥当性
　・内容的妥当性
　・基準関連妥当性（並存的・予想的・統計的・経験的妥当性）
　・構成概念妥当性（収束的・弁別的）

※信頼性と妥当性のイメージ
信頼性とは、「安定性」といえる。同じ値を得ることがメインとなる。一方、妥当性とは、「真実性」といえる。本当に測りたいものを測れていれば妥当性は高いといえる。この「本当に」というのがなかなか難しい。

明らかに重要なのは、妥当性である。どんなに信頼性が高くても妥当性が低かったら何の意味もない。

心理学用語集・統計 001 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度

■　心理学用語集・統計　001　名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度　■

▼　1．順序尺度と間隔尺度　
順序尺度とは、クラスの成績の順位のようなもの。その差は必ずしも等間隔ではない。飛びぬけて1番の成績が良く、後はどんぐりの背比べということは往々にしてありうる。使用可能な統計量は、「中央値」、「パーセンタイル順位」であり、ノンパラメトリックな検定法が必要。
間隔尺度とは、10点という間隔が、どの得点においても等間隔である場合。使用可能な統計量は、「平均値」、「標準偏差」であり、パラメトリックな検定が可能。順序尺度に比べ、検定力が高まるという利点を持つ。

▼　2．名義尺度（名目尺度）
スティーヴンスによって導入された測定の4水準の一つに対応する測定尺度のこと。名義尺度では、数は単なる符合としての意味でしかない。分類と数えることが目的。例えば、ID番号、郵便番号、商品番号など。名義尺度で使用可能な統計的指数は「度数」、「mode、モード、変数、最頻値」。代表的な検定は、X²検定。

▼　3．順序尺度（序数尺度）
ガットマンによるスケーログラム（ガットマン法）による分析対象となるもの。クラスの順位、星の明るさの等級など尺度の原点の不定であり、尺度の等間隔性も満たされないが、順序情報のみはもつもの。

なお、トーナメント戦におけるn回戦進出のように特定対象に順序がつかない場合は、部分順序尺度とよぶ。使用可能な統計量は「中央値」、「順位相関数」、「パーセンタイル順位」で、代表的な検定はU検定（中央値検定）。2つの群の間で、どちらの方が大きい値をとるのかという順序に関する判断を繰り返し、どちらの群の方が大きい対があるかを数えるという方法。

▼　4．パラメトリック検定法とノンパラメトリック検定法
パラメトリックな検定というのは、分析対象となっている変数の分布を仮定して検定する方法。たいていの場合、正規分布を仮定する。

しかし、名義尺度、順序尺度などの質的尺度では、その変数の分布が仮定できないことが多いため、パラメーター（母数）に関して、何も情報がないという点でノンパラメトリック検定を行うことになる。分布によらない検定法ともよぶ。一般には複雑な計算を必要とせず簡単な統計量を用意された数値表と比較するだけで検定が行えるという利点をもつが、パラメーターが抜け落ちている分、検定力がノンパラメトリック検定の場合低くなる。また、検定に必要な数値表が容易に入手できるとは限らない。

▼　5．間隔尺度（距離尺度）
名義尺度、順序尺度の上位に位置する尺度であり、同一性や順序性などの操作の上、さらに間隔の等価性を要求する尺度。間隔とは「等間隔」である尺度という意味と理解すると覚えやすい。間隔尺度では、出現する「0」という数字には、便宜的な意味しかない。摂氏温度、標準テストの点数、西暦年号、時刻などがあげられる。加算性があることが特徴で、「平均」、「標準偏差」、「ピアソンの積率相関係数」などが使用される。ここからパラメトリック検定が可能となる。

▼　6．比率尺度（比尺度）
名義尺度、順序尺度、間隔尺度の上位に位置する尺度であり、同一性や順序性、差の等価性のうえに、さらに比の比較可能性を要求する尺度である。すなわち、原点にもはや恣意性はなく、自然に決まる原点が存在する。「0」は便宜的な意味ではなく、本当に「0」であるということ。

重さ、長さ、絶対温度、時間、密度など物理量のほとんどがこれに該当する。

※尺度間の集合関係
名義尺度の中に順序尺度があり、その中に間隔尺度が、その中に比率尺度がある。