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- 14. マルチレベルSEM
Muthén (1989, 1997) が提案・実用化
階層データをWithinとBetweenに分解する
Within:クラスタ内の成分 (個人独自の効果)
Between:クラスタ間の成分 (共有された効果)
因子分析にあてはめるとわかりやすい
Within≒独自因子 (誤差)
Between≒共通因子 (因子)
- 18. 導 入
共有された関係効力性 (浅野, 2011; 浅野・吉田, 2011)
ペアレベルの効力期待
「私たちはよい関係を築くためにお互いに協力
し合える」と、2者が考えている
cf. 知覚された関係効力性
個人レベルの効力期待
「私たちはよい関係を築くためにお互いに協力
し合える」と、1人が考えている
- 26. マルチレベルSEMの実際
2. データの収集
標本サイズ
最低でも、N = 50クラスタ (Muthén, 1997)
モデルの複雑さに依存する
– 媒介分析には、80クラスタ以上 (Li & Beretvas, 2013)
質問項目
ペア/集団レベルの構成概念を仮定するなら、
主語は複数形にする (I -> We)
– 概念定義との間にズレが生じると、解釈しにくくなる
– cf. 関係効力性尺度
- 27. マルチレベルSEMの実際
3. 級内相関係数 (ICC) の確認
ある変数がもつクラスタ内の類似性の強さ
マルチレベルSEMをする研究計画であれば、
中程度が一番のぞましい
級内相関係数が非常に小さい or 大きければ、
「素朴な」分析案でかまわない (狩野・三浦, 2002)
– 個人的には、最低でもICC = .20 (20%) は必要
– クラスタごとの標本サイズが大きければ、ICC = .10
くらいでもOK?
- 32. マルチレベルSEMの実際
5. 仮説の検証
ロバスト最尤法 (MLR)
ふつうの最尤法 (ML) よりも頑健な推定方法
χ2や標準誤差を調整してくれる
モデル適合度
χ2 (df = 2) = 1.622, p = . 445, CFI = 1.000, RMSEA
= .000, SRMR (Between) = .062, SRMR
(Within) = .039