The 79th Annual Convention of the Japanese Psychological Association

1. 相互依存性を検証する手段
としてのAPIM：
実証データを用いて
鬼頭美江（明治学院大学 社会学部）
佐藤剛介（名古屋大学 学生相談総合センター）

2. Outline
1. APIM：基礎編
◦ 二者関係における相互依存性とは？
◦ APIMとは？
2. APIMの適用例
◦ 夫婦データを用いてAPIMの実証例を紹介
3. APIM：実践編
◦ APIMを行う際のTips

3. Aのストレス反応には、
A自身のネガティブ感
情だけでなく、Bのネ
ガティブ感情も影響
二者関係における相互依存性
A B
イライラ！
相互依存性＝一個人の行動・心理過程・特性が別の個人に
影響を与えている状態（Kenny & Cook, 1999）
つまらない・・・
つまらない・・・
Aのネガティブ感情
Aのストレス反応
Bのネガティブ感情

4. APIM とは？
• 行為者観察者相互依存性モデル
（Actor-Partner Interdependence Model: APIM;
Kenny, 1996）
• 二者関係における変数の関連性を、自分自身
からの効果と相手からの効果に分離して、そ
れぞれの効果を検証する（e.g., Kenny et al.,
2006; 清水、2014）

5. パートナー
A1
パートナー
B1
個人
ペア ペア1
パートナー
A2
パートナー
B2
ペア2
パートナー
An
パートナー
Bn
ペアｎ
全参加者
APIMでは、二者間の相互依存関係が分析可能
・・・・・

6. APIM：パス図
A：ネガティブ感情 A：ストレス反応
B：ネガティブ感情 B：ストレス反応
e1
e2
Actor効果（A）
Actor効果（B）

7. APIM：パス図
A：ネガティブ感情 A：ストレス反応
B：ネガティブ感情 B：ストレス反応
e1
e2
Partner効果
（A：ネガティブ感情→
B：ストレス反応）
Partner効果
（B：ネガティブ感情→
A：ストレス反応）

8. APIMの適用例
• 対人関係
◦ 恋人の愛着スタイルは、ストレス状況における行動を
予測するか？（Cambell et al., 2001）
◦ カップルの性別や年齢は、関係持続性を予測するの
か？（West et al., 2008）
◦ 攻撃行動や向社会的行動は、友人関係の良好さを予
測するのか？（Cillessen et al., 2010）
• 臨床心理学
◦ 夫婦の対処方略は、PTSDの重症度を予測するのか？
（Gilbar et al., 2012）
• スポーツ心理学
◦ 選手とコーチの自己効力感は、3ヶ月後の選手の努力
量を予測するのか？（Jackson & Beauchamp, 2010）

9. 二者関係の種類
• 親子
• 教師－生徒
• コーチ―選手
• 夫婦
• 恋人
• 友人
• 同僚
識別可能
＝特定の要因によって二
者の得点を区別できる
識別不可能
＝特定の要因によって
二者の得点を区別する
ことができない
役割に
よって
識別可能
異性間
→性別によって
識別可能
同性間
→識別不可能

10. Outline
1. APIM：基礎編
◦ 二者関係における相互依存性とは？
◦ APIMとは？
2. APIMの適用例
◦ 夫婦データを用いてAPIMの実証例を紹介
3. APIM：実践編
◦ APIMを行う際のTips

11. APIMの実証例
• 327名の参加者が質問紙に回答
• そのうち、夫婦のどちらかの回答しか得ら
れなかった79名と性別不明な2名を除いた、
123組（246名）が分析対象

12. APIMの実証例：測定変数
• 自尊心尺度（Rosenberg, 1965）：6項目
◦ 夫α＝0.83、妻α＝0.84
• 夫婦満足度：1項目
• 人生満足度：1項目
• 自己収入：1項目

13. 実証例における問い
1a. 夫の自尊心が高いほど、夫と妻が感じる夫婦
満足度は高いのか？
1b. 妻の自尊心が高いほど、妻と夫が感じる夫婦
満足度は高いのか？
2a. 夫の収入が多いほど、夫と妻の人生満足度
は高いのか？
2b. 妻の収入が多いほど、妻と夫の人生満足度
は高いのか？

14. APIMの実証例1：モデル
夫：自尊心 夫：夫婦満足度
妻：自尊心 妻：夫婦満足度
e1
e2
1. 夫と妻の自尊心が高いほど、夫婦それぞ
れが感じる夫婦満足度が高いのか？

15. APIMの実証例1：結果
夫：自尊心 夫：夫婦満足度
妻：自尊心 妻：夫婦満足度
e1
e2
Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。
a p = .057, * p < .05, *** p < .001
0.03
0.61a
1.05***
0.91* 0.67*
1.43***
妻のActor効果：「自尊心の高い妻ほど、夫婦満足度が高い」

16. APIMの実証例1：結果
夫：自尊心 夫：夫婦満足度
妻：自尊心 妻：夫婦満足度
e1
e2
Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。
a p = .057, * p < .05, *** p < .001
0.03
0.61a
1.05***
0.91* 0.67*
1.43***
夫→妻のPartner効果：
「自尊心の高い夫を持つ妻ほど、夫婦満足度が高い」

17. APIMの実証例1：結果
夫：自尊心 夫：夫婦満足度
妻：自尊心 妻：夫婦満足度
e1
e2
Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。
a p = .057, * p < .05, *** p < .001
0.03
0.61a
1.05***
0.91* 0.67*
1.43***
妻→夫のPartner効果：
「自尊心の高い妻を持つ夫ほど、夫婦満足度が高い」

18. APIMの実証例2:モデル
2. 夫と妻の収入が多いほど、夫婦それぞれの人生
満足度が高いのか？
夫：収入 夫：人生満足度
妻：収入 妻：人生満足度
e1
e2

19. APIMの実証例2: 結果
夫：収入 夫：人生満足度
妻：収入 妻：人生満足度
e1
e2
- 0.13
0.79***
0.10
0.36* - 0.24
0.29**
夫のActor効果：
「自己収入の高い夫ほど、人生満足度が高い」
Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。
* p < .05, ** p < .01, *** p < .001

20. APIMの実証例2: 結果
夫：収入 夫：人生満足度
妻：収入 妻：人生満足度
e1
e2
- 0.15
0.79***
0.10
0.36* - 0.24
0.97**
夫→妻のPartner効果：
「収入の高い夫を持つ妻ほど、人生満足度が高い」
Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。
* p < .05, ** p < .01, *** p < .001

21. Outline
1. APIM：基礎編
◦ 二者関係における相互依存性とは？
◦ APIMとは？
2. APIMの適用例
◦ 夫婦データを用いてAPIMの実証例を紹介
3. APIM：実践編
◦ APIMを行う際のTips

22. データの形式：識別可能データ
• Individual Structure
Kenny et al. (2006) Dyadic Data Analysis. p. 16.
ペアID ペア内の個人ID
（性別、役割など）
個人レベルのデータ構造
→個人のデータを縦に並べ、一個人で一行

23. • Dyad Structure
データの形式：識別可能データ
ペアID
ペアレベルのデータ構造 → 一ペアで一行
ペアのデータを縦に並べ、変数として個人のデータを横に並べる
ペア内の個人1の変数 ペア内の個人2の変数
Kenny et al. (2006) Dyadic Data Analysis. p. 16.

24. データの変換
• Individual Structure → Dyad Structure
• SPSSにおけるデータ変換マクロ（Kenny, 2014）
◦ http://davidakenny.net/kkc/c1/restructure.htm
• 欠損値→マクロがうまく動作しない可能性

25. APIM におけるPower分析
• PowAPIM.R (Kenny, 2015)
◦ Rを用いた、APIMにおけるPower分析
• ブラウザで利用可能なPower分析ツール
(Ackerman & Kenny, 2015)
• https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

26. Power分析：識別不可能データ
1. 「Power given N」
を選択
2. 入力する効果量
の種類を選択
3. Actor効果とPartner
効果の効果量を入力
4. 二者の独立変数間、
エラー間の相関を入力
5. 欠損値のないペア
数、欠損値を含むペ
ア数を入力
6. 第1種の過誤率を入力
https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

27. Power分析：識別可能データ
1. 「Power given N」
を選択
2. 入力する効果量
の種類を選択
3. Actor効果とPartner
効果の効果量を入力
4. 二者の独立変数間、
エラー間の相関を入力
5. 「０」と入力
7. 第1種の過誤率を入力
https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/
6. ペア数を入力

28. 必要サンプル数の決定
1. 「N given desired level
of power」を選択
2. 入力する効果量
の種類を選択
3. Actor効果とPartner
効果の効果量を入力
4. 二者の独立変数間、
エラー間の相関を入力
6. Powerを入力
5. 第1種の過誤率を入力
https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

29. Actor効果を検出するには59組、
Partner効果を検出するには159組
のペアデータが必要
https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

30. Take Home Message
• APIMは、ペアデータを用いて、二者間にお
ける相互依存性を検討するために必須の
分析方法
• 特に、Actor効果だけでなく、Partner効果に
よる個人間過程の分析が有用

31. ご清聴ありがとうございました
鬼頭美江（明治学院大学 社会学部）
佐藤剛介（名古屋大学 学生相談総合センター）

33. 測定変数の項目例
• 自尊心尺度
◦ 「少なくとも人並みには、価値のある人間であ
る」
◦ １＝全くそう思わない、５＝とてもそう思う
• 夫婦満足度
◦ 「全体的に考えて、あなたは次にあげる人間関
係にどのくらい満足していますか。－－配偶者
（あるいは恋人）との関係」
◦ １＝不満、10＝満足

34. 測定変数の項目例
• 人生満足度
◦ 「全体的に考えて、あなたは、あなたの生活にどの
くらい満足していますか。」
◦ 1＝不満、10＝満足
• 収入
◦ 「過去一年間のあなた個人の収入は、税・手当て、
ボーナス込みで次の中のどれに近いでしょうか。」
◦ 1＝なし、2＝150万円未満、3＝300万円未満、4＝
500万円未満、5＝700万円未満、6＝1,000万円未
満、7＝1,000万円以上