WEKO3
アイテム
特性・状態の因子の平均を推定する区分モデル : 複数観測の縦断データの方法論と応用から
https://doi.org/10.32286/00025457
https://doi.org/10.32286/000254575821b054-2075-4825-a2e1-79bdaffab15a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KU-1100-20210930-03.pdf (2.1 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2021-10-14 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 特性・状態の因子の平均を推定する区分モデル : 複数観測の縦断データの方法論と応用から | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.32286/00025457 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Trait-state distinction model with structured means : Methodologies and applications for longitudinal data sets of multiple occasions | |||||
| 著者 |
清水, 和秋
× 清水, 和秋× 三保, 紀裕× 西川, 一二 |
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| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 49021 | |||||
| 姓名 | Shimizu, Kazuaki | |||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 49022 | |||||
| 姓名 | Miho, Norihiro | |||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 49023 | |||||
| 姓名 | Nishikawa, Kazuji | |||||
| 概要 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 探索的因子分析の文脈で、Cattell (1965)は、「特定化方程式において、特性因子得点以外に状態因子得点を常に付け加えなければならない」と述べている。この方程式について、Cattell (1973)は、観測された変数が特性因子と状態因子に負荷すると定義している。彼の考えを複数機会の縦断データに構造方程式モデリングに適用しながら、われわれは、特性因子がすべての測定機会に対して因子パターン不変であり、一つの測定機会からなる状態因子が異なる測定機会の他の状態因子と不変であるとする特性・状態区分モデルを提案した。われわれのモデルとGeiser (2021)の単一特性・多状態モデルの違いは、特性と状態の因子分散が因子パターンの不変性の下で独立して推定され、特性と状態の因子得点の平均も推定されることである。特性・状態区別モデルは、2回測定の状態特性不安尺度、3回測定の大学での学習観尺度、5回測定のGrit尺度、そして、3回測定のBig Five形容詞30項目の尺度で使用された。これらの心理的変数の特性を明らかにするために、推定された因子の分散を、特性度と状態度の2次元空間にプロットした。因子の分散と因子の平均を組み合わせることの意義などが、特性・状態区分と関連づけて議論された。 | |||||
| 概要 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | In the context of exploratory factor analysis, Cattell (1965) noted that "in the specification equation we must always add state factor scores along with trait factor scores." This equation was defined by Cattell (1973) as the observed variables loading on the trait factors and the state factors. Applying his idea to structural equation modeling for longitudinal data of multiple occasions, we proposed the traitstate distinction model, wherein the trait factor was invariant for all measurement occasions and the state factor of one measurement occasion was invariant with the other state factor of different measurement occasion. The differences between our model and the singletrait-multistate model of Geiser (2021) are that the trait factor variances and the state factor variances were estimated independently under the factor pattern invariance, and, the means of the trait and state factor scores were also estimated. The trait-state distinction model in this paper was utilized for the State Trait Anxiety Scale of two occasions, the College Learning Perspective Scales of three occasions, the Grit Scale of five occasions, and the Big Five Adjective Scale of 30 items of three occasions. To characterize these psychological variables, the estimated factors' variances were plotted in a two-dimensional space of trait and state proportions. The implications of combining factor variances and factor means were discussed in relation to trait-state distinction. | |||||
| 書誌情報 |
関西大学社会学部紀要 巻 53, 号 1, p. 69-140, 発行日 2021-09-30 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 02876817 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00046982 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 関西大学社会学部 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 特性・状態区分モデル | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 構造方程式モデリング | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 縦断的データ | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 因子パターン不変性 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 因子分散 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 因子平均 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | trait-state distinction model | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | structural equation modeling | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | longitudinal data | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | factor pattern invariance | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | factor variance | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | factor mean | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 関西大学 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Kansai University | |||||
