構造的な欠損値を含む評価データのモデル講築と効果的な評価デザインの提案

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okubo, et al.(2006)において,構造的な欠損を含むカテゴリカルデータについて分析をおこなっている.この研究は,被験者に与えることができる設問数に上限がある状態で,異なる設問フォームによって複数の設問を共通尺度上に表現するということを目的とした応用的研究である.この研究によって,構造的な欠損を効果的に配することによって調査や評価の幅が広がることが示されている.しかし,これらの分析方法の問題点は,評価作業中に評定者の評価軸が常に一貫しているという前提の上に成り立つものとされていることである.しかし,Tversky(1969)などにおいて推移律を満たさないような選択判断があることが実験的に示されている.つまり,評価軸が不変であるという仮定を置くことは適切ではない.そのため,人間が複数の観点を持つことを許容した選択判断モデルがokubo ＆ Mayekawa(2005)において示された.これは,MDPREFを潜在クラスモデルによって拡張したものである.そして,okubo ＆ Mayekawa(2006)では,okubo ＆ Mayekawa(2005)で示されたモデルを用いて,長方形大小判断に関する知覚実験データの分析を通じてモデルの有用性の確認をおこなった.その結果,個人の選択判断においては,複数の観点を持つことを許容したモデルの方がそうでないモデルよりもデータとモデルの適合度が高かった.これら一連の研究によって,構造的な欠損を含む評価データにおいても適切に分析できることが示された.さらに,対比較判断に関して評価観点が一貫していないことを仮定した上で分析ができるモデルについてもその有用性が確認された.