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

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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。