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因果関係を時系列変化で分析
- 2. 関係性の分析 相関分析 回帰分析 SEM これらの分析から得られること • 関係があることがわかる • 影響があることが分かる 注意しなければいけないこと • 時間的先行性はわからない • モデル適合度から因果関係はわからない • 仮説の立て方次第でX→Y，Y→X，X⇌Yの どれもが成り立つ 横断データからの分析 じゃあどうしたらいいの？
- 7. ３回調査もある 最低２時点のデータがあれば因果関係の推定は可能 ３時点目データを追加するとどうなるのか？ • より柔軟かつ安定的に，変数間の因果関係を推定できる （Finkel, 1995; 近江他，2005） • X1→Y2→X3というような循環的な因果関係も見られる （高比良他，2006） X1 Y1 X3 Y3 e1 e2 Time1 Time3 X2 Y2 Time2
- 10. 時間的に短いモデルもある β1，β3：同時効果 β2，β4：安定効果 e1，e2：誤差変数 β3 β1 β4 β2 X1 Y1 X2 Y2 e1 e2 Time1 Time2 同時効果モデル Synchronous effects model 交差遅延効果モデルよりも時間的に近い影響関係を想定
- 11. 時間的に短いモデルもある β1，β3：同時効果 β2，β4：安定効果 e1，e2：誤差変数 β3 β1 β4 β2 X1 Y1 X2 Y2 e1 e2 Time1 Time2 同時効果モデル Synchronous effects model β3が有意でなくて，β1が有意だと XからYへの因果関係を推定できる
- 13. 変数の変化を分析 潜在曲線モデル Latent curve model 縦断データで調べた変数の変化の様相を分析することに特化したモデル 分析は構造方程式モデリングを使用 Intercept (切片) Slope (傾き) X1 X2 X3 e3 e2 e1 潜在成長曲線モデル とも 確認的因子分析 の応用
- 15. 結果の見かたと解釈① ➢因子（切片と傾き）の平均値 • データの変化を１次関数式（y=ax+b）で解釈することが可能。 • 切片が調査１回目における平均値，傾きが１年間あたりの変化の平均。 ➢因子（切片と傾き）の分散 • 個人間における切片や傾きのばらつきのこと。 • 値が大きいほど，個々のデータ変化が因子平均に基づいた予測と乖離している可能 性がある。 ➢因子間相関 • 相関が大きいとき，Time1の値が大きいほどその後の成長も大きい。
- 16. 結果の見かたと解釈② ➢χ2値 • 値が小さいほどよい。 • p値は大きい方がよく，有意でない方がよい。 ➢その他適合度指標 指標 値の範囲 「非常に良好」の範囲 「悪い」範囲 RMSEA RMSEA≧0 0.05未満 0.1以上 SRMR SRMR≧0 0.05未満 0.1以上 GFI GFI≧1 0.95以上 0.9未満 AGFI AGFI≦GFI 0.95以上 0.9未満 NFI 0≦NFI≦1 0.95以上 0.9未満 CFI 0≦CFI≦1 0.95以上 0.9未満 朝野他（2005）を参考
- 20. 参考文献 • 朝野煕彦・鈴木督久・小島隆矢（2005）．入門共分散構造分析の実際 講談社サイエンティフィック • 西田理恵子(2011)．小学児童における動機づけに関する縦断調査―成長曲線モデルを用いて― 外国語教育メ ディア学会（LET）関西支部 メソドロジー研究部会2011年度報告論集，74-80． • 西田裕紀子・丹下智香子・富田真紀子・安藤富士子・下方浩史（2014）．高齢者における知能と抑うつの相互関係： 交差遅延効果モデルによる検討発達心理学研究，25（1），76-86． • 岡林秀樹（2006）．発達研究における問題点と縦断データの解析方法 パーソナリティ研究，15(1)，76-86． • 島本好平・石井源信（2010）．運動部活動におけるスポーツ経験とライフスキル獲得との因果関係の推定 スポーツ 心理学研究，37(2)，89-99． • 下田芳幸・寺坂明子(2016)．小学生の学校における怒りと児童志向との関連性 佐賀大学教育学部研究論文集，1， 151-160． • 豊田秀樹（2007）．共分散構造分析 Amos編 東京図書