2015jpa sympo kito
- 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
- 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
- 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/
- 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