一対比較型心理測定における因子構造の探索的推定

リッカート尺度におけるバイアス等の問題への対処法として、1 つの項目内で2 つの要素を選択肢として同時に提示し、どちらの要素が自分をよく表しているかを評価させる一対比較型の心理測定が近年注目を集めている。一対比較型を含む多肢強制選択型の心理測定では、事前にリッカート型の測定に基づいて推定された因子構造を既知としたうえで尺度が構成されているケースが多い。こうした尺度構成法の背後には、提示される項目要素と潜在変数（因子）の対応関係が、提示方法（リッカート型・強制選択型）にかかわらず不変である、という暗黙の仮定があると考えられる。しかし、強制選択型心理測定への回答は、その項目要素と同時に提示される別の要素との相対的な比較に基づいて行われるため、比較対象となる要素の有無によって、当該項目の位置づけが変化し、結果として因子構造も変化する可能性は十分に考えられる。だがこの点について、強制選択型の測定データに対するデファクトスタンダードであるThurstonian IRT モデルは、因子構造を既知のものとして推定を行う、数理的には検証的因子分析モデルと等価のモデルであることから、そもそも提示方法に対する因子構造の不変性を検討することは難しい。本研究では、一部の項目要素の因子構造を探索的に推定する方法を提案する。これにより、因子構造の不変性を検討できるだけでなく、既存の尺度に新規の項目要素を追加する際にも、比較型測定の中で自然に因子構造を推定できるようになることが期待される。

発表者

分寺杏介(神戸大学)
杉山　剛
岡田謙介(東京大学)

出典

日本計算機統計学会第39回シンポジウム