多集合-多群データの2段階主成分分析の計量心理学的研究

多集多组数据两步主成分分析的心理测量研究

基本信息

批准号：
06610110
负责人：
村上隆
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-06610110/
关键词：
主成分分析 3相データ多群データ重回帰分析心理学的測定法

项目摘要

おおよそ,次の3点について研究を行った。第1に,2段階主成分分析の応用に関する研究であり,職業研究所(現労働科学研究所)の職業レディネス・テスト他,数個のデータに対して適用し,その結果について検討した。特に,職業レディネス・テストについては,従来,7つの主成分によって適切な説明が可能であることがわかっていたが,幾つかの主成分については,著しく大きな性差の存在が知られており,それ自体が主成分の形成に寄与しているという疑いがあった。性差を取り除いた上での時系列的な主成分分析を行い,同時に男女の平均差を時系列的に見ることは,従来の3相主成分分析を越えた2段階主成分分析の効果を検討するのに格好の機会であった。結果的には,寄与の大きさに違いは出るものの,ほぼ同一の構造が再現された。他のデータについては,単一のデータセットにおける構造が明瞭な場合に,解釈が大きく促進されること等の,使用上のメリットが幾つか見いだされた。第2に,これは3相データを説明変数とする重回帰モデルについて,アルゴリズムの検討を行った。機会kにおける変数iの重みをβ_<ik>とするとき,β_<ik>=α_iγ_kと分解した場合における2つのパラメータα_iとγ_kを同時に最小2乗方的に推定するアルゴリズムを開発し,実際のデータで検討した。結果的にこの研究は,平成7年度末より在外研究を予定しているGroningen大学のKiers博士との最初の共同研究(電子メールによる)として行われ,筆者がアルゴリズム開発の媒体を,大型計算機からパソコンに切り換える契機ともなった。第3に,2段階主成分分析法の心理測定への適用に関する若干の考察を行った。特に,尺度の解釈を自然言語システムに埋め込むという観点から興味ある結果を得た。

研究了以下三个点。首先，这是一项针对两阶段主成分分析的研究，并将其应用于几个数据，包括职业准备测试（现任劳动科学研究所），并检查了结果。特别是以前知道，可以正确解释这七个主要组成部分，但人们怀疑某些主要成分存在很大的性别差异，这有助于形成主要成分本身。在消除性别差异之后，以时间序列进行时间序列分析，同时以时间序列方式观察男女之间的平均差异是一个绝佳的机会，可以探索超出传统三相主体组件分析的两阶段主成分分析的影响。结果，尽管贡献规模不同，但几乎相同的结构被复制。对于其他数据，在使用中发现了几种优势，例如当一个数据集中的结构很明显时，在很大程度上促进了解释。其次，使用三相数据作为解释变量研究了多个回归模型的算法。当机会k中的变量I的重量为β_<ik>时，开发出一种算法以同时以最小二乘方式估算两个参数α_i和γ_K，当分解为β__<ik> =α_iγ_K时，并使用实际数据进行检查。结果，这项研究是与格罗宁根大学（Groningen University）的基尔斯（Kiers of Groningen University）的第一项联合研究（通过电子邮件）进行的。第三，考虑了两阶段主成分分析方法在心理测量中的应用。特别是，我们从将量表解释纳入自然语言系统的角度获得了有趣的结果。