| 研究課題/領域番号 |
24530926
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
実験心理学
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| 研究機関 | 中京大学 |
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研究代表者 |
村上 隆 中京大学, 現代社会学部, 教授 (70093078)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2012年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 数量化 / 多重対応分析 / メトリック / ノンメトリック / 直交回転 / 斜交回転 / 直交多項式 / Likert 尺度 / 主成分分析 / Likert尺度 / カテゴリカルデータ / 数量化理論 / 主クラスター成分分析 / 余剰次元の解釈 / 負荷行列の回転 / 量的データと質的データ / 心理学的尺度構成 |
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| 研究成果の概要 |
多重対応分析（MCA）と主成分分析（PCA）の間の新たに発見された関係を用いて，順序のあるカテゴリカル・データの分析のための手続きを開発した。直交多項式を用いたカテゴリーへのメトリックな数量化と，Harris=Kaiser 型の回転手法によって，MCAはその説明力と個体スコアを（直交回転を除いて）不変に保ったまま PCA に変換される．変容された MCA により，カテゴリー番号の単純和として定義される Likert 型の得点化の適切性や，通常は余剰次元とされる非線型成分の解釈可能性の評価ができる．単純構造を目指す回転により，この手続きは，MCA よりもはるかに多数の次元の取り扱いを可能にする．
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