| 研究課題/領域番号 |
19K23382
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
高岸 茉莉子 大阪大学, 基礎工学研究科, 特任助教(常勤) (00842147)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 係留寸描法 / セミパラメトリック / リッカート尺度 / 質問紙調査 / ノンパラメトリック |
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| 研究実績の概要 |
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と呼ばれるデータ収集の方法で補正することを考え，その補正のための統計手法を提案する．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．
研究の流れは以下を考えている．まず順位変換をベースにした既存手法には順位変換に基づいた方法，パラメトリック方法，ベイズアプローチがあり，これらの手法の関連は過去の研究では示されていなかったが，本研究ではまず順位変換に基づいた方法をノンパラメトリックアプローチとして解釈できることを示す．その上で，それと既存のパラメトリックアプローチが関連づけられることを示し，その上で新たにセミパラメトリックな提案手法（補正法）を提案する．2019年度では主に新たな手法（補正法）の開発に従事した．9月には滋賀大学での統計連合大会，12月にはイギリスロンドンでの学会にて，研究報告を行なった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
現時点では以下のことを行なった．まず先行研究として，順位変換をベースにした手法と順序回帰モデルをベースにしたパラメトリックな手法があるが，前者の手法が，寸描の分布を経験分布関数で推定したノンパラメトリックなアプローチであることを示し，更にその手法と順序回帰モデルをベースとしたパラメトリックモデルとの関連を示した．その上で今は新たなセミパラメトリックなアプローチを考案し，効率の良い推定法を模索中である．
研究計画当初考えていたモデルが別にあったが，こちらでシミュレーションなど行ったところ，不備が発覚したため，今モデルを再検討し，今後再び数値実験や実データ解析による手法の有用性の検証を行う予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は現在考案中のセミパラメトリックアプローチの効率の良い推定法を導出し，数値シミュレーションや実データ解析をもって提案手法の有用性を検証する．これは当初計画していたモデルよりも高い精度で推定できることが期待される．また新たな補正法の，実データを行う上で便利な統計的性質の導出も目指す．また提案補正法を誰でも簡単に適用するためのRのソフトウェアを開発することにより，実際に質問紙調査などを分析している者も簡単に提案手法を適用できるようにする．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2月末，3月に研究の打ち合わせのための出張を計画していたが，新型コロナウィルスの影響で見送りになったため，その旅費などが未使用のまま終わった．出張は次年度に使用する予定でいる．
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