高次積率を利用した構造方程式モデリングの実用性に関する研究

点击翻译按钮获取中文摘要

22年度の研究では,実データ分析における高次積率の実用可能性および有効性について示すため,既存のモデルや分析方法に高次積率を組み込んだ新しい分析法の提案を行った。具体的には,これまで提案された一対比較データの分析法に3次積率を加えて用いることで,対象に対する各個人の好みの程度(嗜好度)間の相関関係の背後にどのような要因がいくつ存在するのかということに関する知見を得ることが可能になることを示した。これまでに提案された,構造方程式モデリングによるシェッフェの一対比較データの分析手法では,対象に対する嗜好度間相関について適切に検討できるものはなかった。これは,一対比較モデルの持つ性質によって嗜好度間の相関に実質科学的根拠に基づかない制約を置かざるを得なかったからである。22年度の研究の第一段階として,嗜好度についてイプサティブスコアの制約を設けることにより,この問題点を解決する方法(嗜好度間相関推定モデル)を提案した。そしてその上で,第一段階で提案したモデルに3次の積率を用いた独立成分分析を組み込むことによって嗜好度間の相関関係の背後にある要因を明らかにする方法(独立成分を導入した一対比較モデル)を提案した。160名ほどの調査参加者に対して緑茶飲料とシャンプーに関するネーミングの質問紙調査を実際に行い,一対比較データを収集し,独立成分を導入した一対比較モデルによって分析した。その結果,提案手法によって対象に対する嗜好度の背後に存在する複数の要因を抽出できることが示された。一対比較データから嗜好度に関する要因を抽出することはこれまでにはなかった新しい視点であり,3次積率を用いることでそれが可能であることが明らかになった。