個人内の認知過程を考慮した評定者効果のモデリング

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本研究の目的は，多様な評定者効果を統一的に表現する数理モデルを提案し，その性能を評価すること，また提案モデルを使用した実際の分析例を提示することであった．本年度は前年度に引き続き，Linear Ballistic Accumulationモデル（LBA）に基づく項目反応モデルについての考察および，Thurstoneの比較判断の法則に基づくモデルの拡張に関する研究を中心に行った．本年度の研究としては，第一にLBA IRTモデルを多次元多肢選択項目に拡張するためのモデルの拡張を行った（業績4，論文投稿準備中）．Thurstoneの比較判断の法則を援用することにより，各選択肢の潜在的な効用を考慮したモデリングを行うことができると考えられる．また，LBAモデルをベースにすることで回答時間データを併せて用いることが可能となり，より豊かな情報を引き出すことが可能になると考えられる．将来的には，選択肢間での潜在的効用を促進・抑制しあう構造を取り入れることで，文脈効果を考慮したモデリングが可能になると期待される．第二にLBA IRTモデルをリッカート尺度などの順序データに適用するための拡張の研究を行った（業績5,6）．通常のLBA IRTモデルは二択の項目にしか適用できないため，一問あたりの情報量が限られてしまう．リッカート尺度は心理学に限らず様々な分野で広く用いられている手法であるため，本モデルの提案により，より一般的な場面においてもLBA IRTを適用することが可能となり，また二択の場合と比べてより情報量の多い分析が可能になると考えられる．