無視不可能な欠測を含むデータに対する多群構造方程式モデルの適用

点击翻译按钮获取中文摘要

本年度の研究計画は、項目反応理論、セミパラメトリックベイズ法の研究を前年度に引き続き行った。そのため心理統計学・計算機統計学関連の書籍の充実を行った。上記研究環境を整えた上で、心理学において最も代表的なテスト理論である項目反応理論において、非等質母集団に対応できるセミパラメトリックな項目反応モデルを開発した。心理学を含め行動科学全般においては,実験的操作が不可能な状況の下でデータを収集するために,母集団の等質性が保証されないことが多い.項目反応理論を用いる場合においても,非等質母集団から得られたデータを解析する場面にしばしば遭遇し、特にテスト項目の特性を視覚的に表現する項目特性曲線について、既存の方法では表現可能な形状に限界が生じる。本研究員は非等質母集団の個数に上限を設定せず、単調非減少な任意の項目特性曲線を表現できる手法を開発した。また本研究の成果は学術雑誌に掲載されている。集団に非等質性が認められる場合,データが正規性を保たない場面がしばしば存在し,そのため誤差変数に正規分布を仮定しない方法が必要とされる。従来のベイズ推定法ではパラメータの分布の仮定が必要であったが,ディリクレ過程事前分布と呼ばれる分布により,任意の形状の分布を仮定した上で推定が可能になった。またディリクレ過程事前分布を設定した際の周辺尤度の計算法が提案されている。本研究員はこれらの方法を応用することで,行動科学における重要問題である、関心のある2変数の回帰関係決定問題の解決法を開発した。他に一般化線形モデルにおける下位母集団数の決定とモデル選択を同時に行う方法を開発した。これら研究成果は双方とも国際会議プロシーディング(審査有)に掲載予定である。上記研究群の遂行に当たり、論文の校閲費、発表のための海外渡航費を科学研究費にて賄った。