係留寸描法を用いた回答バイアス補正のための統計モデルの開発
Project/Area Number |
19K23382
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
0110:Psychology and related fields
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Research Institution | Okayama University (2022) Osaka University (2019-2021) |
Principal Investigator |
高岸 茉莉子 岡山大学, 環境生命科学学域, 講師 (00842147)
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Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | 係留寸描法 / 順序回帰モデル / リッカート尺度 / 質問紙調査 / 混合モデル / セミパラメトリック / 順序カテゴリカル / ノンパラメトリック / 国際比較調査 |
Outline of Research at the Start |
心理調査におけるリッカート尺度の質問項目で,対象ごとに各カテゴリの解釈が異なれば対象間の回答の直接比較は不可能である.本研究ではこのような対象の回答傾向の違いを係留寸描法で補正することを考える.関連研究はいくつかあるが,過去にはこの問題は異なる分野(ex.心理学,社会科学)で独立に解決策が取られ,補正値そのものをデータとして分析する時にどの補正法を用いれば良いか,の観点での議論がされてなかった.従って本研究では,係留寸描法による回答傾向の違いの補正の既存の解決策を統一的な数理モデルとして表現することで比較可能にし,かつ統計量としての補正値の性質も導出できるような新たな補正法を提案する.
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Outline of Annual Research Achievements |
心理質問紙調査において,リッカート尺度のような「強く同意する」,「やや同意する」,....などのカテゴリから,回答者の主観に近いものを選択するような質問項目は頻繁に用いられる.しかしその各カテゴリを選択する傾向は回答者により異なる場合が多く(例:質問項目の内容に関係なく中央のカテゴリを選ぶ),これを回答者により異質な順序カテゴリの閾値を持つ状況と呼ぶ.この問題は特に国際比較調査で顕著である. このような異質性のある閾値を検知し,補正するための方法として係留寸描法がある.この係留寸描法で得られたデータに基づいて補正する既存の統計手法には,順位変換を元にしたアプ ローチ,順序回帰モデルを係留寸描法用に拡張した,CHOPITと呼ばれるパラメトリックアプローチなどがある.しかし順位変換はモデルへの仮定は少ないがタイデータに対し扱いづらい.一方パラメトリックアプローチであるCHOPITは広く用いられているが,閾値に共変量を使用しており,これだと閾値の観測されない異質性は表現できないと先行研究で指摘されていた.さらにCHOPITは不定性の問題があり,これを回避するにはモデルに対し強い仮定が必要とされ,結果的にモデルとして表現力に欠けることも指摘されていた.これらを受け本研究では,不定性の問題を回避しつつ,CHOPITより柔軟かつ効率的に閾値の異質性を表現できるような順序回帰に基づく係留寸描法の補正法を提案した.具体的には閾値を混合モデルにし,かつ不定性の問題を回避するために閾値にロジット変換を行った. 既存手法は不定性の問題があることから,既存手法と本提案手法との直接の精度比較が難しいが,本研究ではSoest et al., (2014)で用いられていたAndrew検定を用いて評価を試みている.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究は,科研費申請時から数回の大幅なモデル変更を行なっていることから,進捗は遅れている.その主な原因として既存手法がモデルとして不定性の問題を持っていることが挙げられる.現段階での提案手法は不定性の問題は解決されているが,既存手法が不定性があるためパラメータ推定の精度の定量的かつ直接的な比較ができず,現在Soest et al., (2014)で用いられていたAndrew検定を用いて各手法の評価を行なっている最中である.
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Strategy for Future Research Activity |
Soest et al., (2014)では係留寸描法のための統計手法のデータへの適合度を図るための方法として,Andrew適合度検定を用いることを提案している.それを受け本研究は現段階では,提案手法をAndrew検定でデータへの適合度を調べることを検討している. しかしAndrew検定統計量の分布が漸近的にカイ二乗分布に従うためには,提案手法がいくつかの仮定を満たしている必要があり,その確認が必要であることや,一方で漸近分布を用いずにempiricalな分布で対応させるかなど様々な対応を検討中である.
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Report
(4 results)
Research Products
(6 results)