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Hiroshi Shimizu
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場面1でのA1→B1、場面2でのA2→B2、場面3でのA3→B3(A1-3、B1-3は反復測定)の3つの関連について同時に個人差C(被験者間要因)によるA→Bの調整効果を検証したいのですが、マルチレベルSEMで可能でしょうか。

もちろん可能ですが、その場合注意しないといけないのは、場面の変量効果と個人差の変量効果の両方を考えないといけない、ということです。マルチレベルSEMが利用できるほとんどのソフトは、変量効果が1つしか検討できないです。ただ、Mixedモデルとしてなら、RでもSPSSでも二種類の変量効果を推定できますので、そちらでやってみたほうがいいと思います。

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媒介分析について以前ここで清水先生が「…どちらの間接効果が大きいかを効果量で比べてみる、というのがある…」と回答なさっていますが、HADで媒介分析の効果量の数値はどの部分になりますか?また、論文でみる「95% 信頼区間 (corrected for bias) 」は、HADのブートストラップ信頼区間に対応しているという理解でよかったでしょうか?「最終的なモデルは◯%説明できる」という説明率もHADから出すことは可能なのでしょうか?教えていただけると幸いです。

HADでは間接効果の効果量は標準化された係数しか出しませんが、間接効果の効果量はいろいろ報告されています。通常の媒介分析であれば、総合効果は間接効果よりも絶対に大きいので、間接効果/総合効果で割合を出せます。間接効果の占めている割合は手計算でも可能だと思いますし、探せばいろいろあると思います。

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パイの実とアルフォート以外でオススメのつまめるお菓子を教えてください

よく誤解されますが、僕はお菓子について詳しいわけじゃないです。そのときどきで食べ始めたお菓子をただ単に異常にリピートするだけです。一時期はあんこがのったお団子ばっかり食べてました。甘ければ比較的何でもいいです。

ただ、1口食べたら比較的満足できるものがおすすめです。食べ続けてると太るので。パイの実のお徳用パックは2個ずつ包装されていてとてもよいです。箱形のものは食べすぎてしまうので、つまめるお菓子としては微妙ですね。アルフォートは結構優秀ですが、個包装されてないので自己制御が多少必要です。

ポイントは、疲れた時に必要な糖分が補える甘さと、そのあと食べ過ぎないように個包装になっていること、1口でそれなりに満足できること、が重要です。ハッピーターンは中毒性が高いのでお勧めしません。

結論としては、キットカットお徳用パックですかね。通常のはだめです。

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こんにちは。(社会的スキルのようなものを測る)質問紙の作成で、専門家とともに項目を作成しようとしているものの、なかなか意見がまとまりません・・。そもそも、予定があわず、人が集まることも少ないです。そこで、私のほうで文献調査をもとに、概念・項目の構成をし、(個人的な)完成品をもとに話し合い(専門家との整合性確認)をすれば、専門家の方々のご意見もいただきやすくなるかと考えています。あるいは、予備調査として、対象集団に自由記述等のアンケートをとるほうが先決でしょうか。 清水先生は、どのような手順で質問紙等の作成をされているのか、少しヒントをいただけますと幸いです。初歩的な質問ですみません。

専門家でない人が尺度をいきなり作成するのはものすごくお勧めしません。スカイプなど人が集まれなくてもミーティングはできると思うので、ぜひ専門家の人と一緒に尺度の作成を行ったほうがいいです。
あと、一般の人に聞いて尺度を構成するのも限界があります。社会的スキルのような概念を人々が正確に把握しているとも限りません。そこは理論的な予測、今までの経験的な知見などを踏まえて事前調査をしたほうがいいです。

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お忙しいところ失礼いたします。清水先生のスライドを参考に、レベル2にパーソナリティを投入してHLMでパネルデータを分析しております。この場合、固定効果で得られるパーソナリティの値(スライドの例ですと-.135)は、どのように解釈すべきでしょうか?①「パーソナリティの得点が高い人ほど、skillが低い(時系列に関係なく)」もしくは②「パーソナリティの得点が高い人ほど、時間に伴ってskillが低下していく」といった解釈なのではないかと推測しておりますが、ご教授いただけますと幸いです。 http://www.geocities.jp/simizu706/longitudinal.html

主効果は普通に解釈します。つまり、パーソナリティが高いほど、スキルは低いということです。

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Stanで潜在ランク理論を行い、WAICでモデル選択したい場合、以下の先生の資料で示されたモデルにどのようなコードを書けばよろしいでしょうか。お忙しいところ申し訳ありません。よろしくお願いいたします。 https://www.slideshare.net/simizu706/tokyo-r53

log_likをそのまま{loo}のwaic()にいれたらOKです。でも、このコード実はあんまりよくなくて、いろいろ問題があります。研究・実践利用はやめておいたほうがいいです。近いうちに論文にしようと思うので、完成版はしばらくお待ちください。

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お忙しいところ失礼いたします。二変数以上のマルチレベル相関分析を行ったときに、級内相関変数が有意でない変数があったのですが、この時どのように解釈すればいいですか?教えていただけませんでしょうか。よろしくお願いいたします。

有意性だけで分析の適切不適切を論じることはできませんが、相関係数が不当に大きく推定されることがあります。できればベイズ推定されるのがいいと思います。近々(というか明日)Stanでマルチレベル相関分析をするためのコードが書かれた論文が公刊されるので、そちらを見てもらえればと思います。

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媒介分析を行うときに、A→B→CなのかB→A→Cなのかの当たりをつける簡単な方法はあるでしょうか?両方やってみて間接効果が有意になるかを確かめる前に、ざっと見て、重決定係数とかで判断するような方法がないか知りたいです。どちらにしても完全媒介にはならなそう(重回帰分析でA→CもB→Cも有意なまま残る)な場合です。

基本的には因果の方向性を簡単に判断することはできません。まずはどちらの間接効果が大きいかを効果量で比べてみる、というのがあるとは思いますが、基本的には理論的にどちらが妥当かを十分考察することが重要だと思います。

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はじめまして。お忙しいところ失礼いたします。HADで相関係数の差の検定をしたいのですが、マニュアルにあるように、回帰分析→オプションと選んでも、相関係数の差の検定というのが選べないようです。また、回帰分析→分析で相関係数の差の検定を選んでも、モデリングスペースというのが出てきません。何か方法を間違っているか、バージョンアップによって方法が変わったのでしょうか? また、対応のある相関係数の差の検定というものはできるでしょうか?お教えいただけましたらありがたく存じます。よろしくお願いいたします。

masumi

相関係数の差の検定は、分析ボタンを押した後にしたのほうにある「詳細」ボタンを押すと出てきます。
あと、対応のある相関係数の差の検定はHADではできません。

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お忙しいところ失礼いたします。潜在ランク理論についてご質問させていただきます。例えば質問紙等で回答者が全て独立している場合が一般的だと思われますが,同じ回答者が(複数ずつ,今回の場合はその数も不揃いに)含まれている場合,そのまま分析を行うことに問題はありますでしょうか。(こういったデータは,階層性などを考慮した分析が必要なのでしょうか)。お時間のある時で構いませんのでよろしくお願いいたします。

同じ回答者がいる、という意味がよくわかりません。IRTでもそうですが、回答者が複数の項目に回答するのは一般的だと思いますが、ここでの意味は同じ項目に同じ回答者が回答している、ということでしょうか。もしそうなら、問題があります。
階層モデルなどで解決することはできると思いますが、まだそのようなモデルは提案されていないです。もちろん、ご自身で作ることはできると思います。

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項目反応理論で項目がランダムサンプリングされたという変量効果を与えたモデルは、Mplusで書くことはできますでしょうか?以下の資料の17ページから20ページを念頭においています。よろしくお願いいたします。 http://www.socialpsychology.jp/sympo/pdf/2015SS_Takezawa.pdf

Mplusのマニュアル331ページに、項目を変量効果にした、cross-classifiedデータとして分析する方法が書いています(Example9.26)。ただし、Bayesでしか推定できません。また、2値データのみです。

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多母集団同時分析にオススメの推定はありますか?マルチレベルはベイズを推奨されていたので、多母集団同時分析もベイズがオススメでしょうか?よろしくお願いいたします。

多母集団同時分析といっても、いろいろあって、マルチレベルモデルについて多母集団分析をするならやっぱベイズがいいですが、普通のSEMのモデルの多母集団分析なら、最尤法で十分なことが多いです。ただ、因子分析モデルは不敵解を避ける意味でも、ベイズがいいかなーと思っています。ただ、僕はかなりベイズが好きな方なので偏った意見であることは注意してください。

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尺度得点の信頼性の場合、マルチレベルでは何を見ればよろしいでしょうか。先ほど質問した者です。よろしくお願いいたします。

さっき別の人(?)に答えましたので過去ログを見てください。

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マルチレベルの信頼性係数は級内相関係数でよろしいでしょうか。

何の信頼性かによって、それは変わります。尺度得点の信頼性なのか、個人で得点化された値の集団平均値の(真の集団の得点に対する)信頼性のなのか、によって、ということです。級内相関は後者の指標です。

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Stanで段階反応モデルの潜在ランク分析ってどうやったらできますか?先生が作成された間隔尺度対応の潜在ランク分析ではお世話になっています。よろしくお願いいたします。

元の論文と全く同じ方法でやるのは難しいです。それに代わる方法で、Stanで実行可能な方法はいま開発中です。すでにコードはありますが、不特定多数にはまだ公開できる段階ではないです。

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先程Brunner-Munzel検定の効果量について伺わせていただいたものです。早速ご返信いただきありがとうございます。 以前、他の方の投稿の中で清水さまが0.5と0を指標として説明されていたと思うのですが、この点についてより詳しく教えていただけないでしょうか。例えば効果量が0.5を越えてしまう時などです。 https://ask.fm/simizu706/answers/129734137373

どちらの群が大きいかで、0.5以下になるか、以上になるかが決まります。群を逆にして計算したら、逆の効果量(0~0.5)になると思います。

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はじめまして。Brunner-Munzel検定の効果量pについて、例えばCohenの基準のように、効果量の解釈をしやすくする基準のようなものがあれば教えていただきたいです。 以下のページの中ではRによる実行ですが、効果量pが=.789となっています。これはどう解釈することができるのでしょうか。 http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20150217/p1 よろしくお願いいたします。

すみません、僕もよくわかりません。

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ある尺度(例えばGHQ)で階層性のあるデータを収集し、内的整合性を確認したいのですが、通常通りクロンバックα係数やω係数を計算するのはおかしいように考えました。マルチレベルでこれらの解析を実行するにはどうしたらよいかと悩んでいます。先ほどは言葉足らずの質問でたいへん失礼しました。よろしくお願いいたします。

目的のことがパッとできる指標はHADに入っていません。そういうものがあるかどうかは僕もよく知りませんが、信頼性の定義からして、尺度の分散のうちの真値の分散で計算することができます。ω係数のように、因子分析から計算できますから、どうようにマルチレベル因子分析から計算することもできると思います。

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マルチレベルでクロンバックα係数でできるようなことを行いたい場合、HADでどうにかすることはできますか??

質問の意図がよくわからないので、もう少し詳しくお願いします。

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HADのブルンナームンツェル検定での出力が検定統計量tとなっていますが、この分析の検定統計量はtなのでしょうか?

元論文は、最初に標準正規分布への適用、そのあとスモールサンプルの場合にt分布に従う場合の自由度の計算方法などが書いてあります。シミュレーションの結果、t分布への近似のほうが正確だと書いてます。

日本語だとこちらがわかりやすいかと思います。
https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/brunner-munzel.html

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マルチレベル分析初心者で、ご著書を用いて勉強させて頂いております。7ヵ月ほど前の投稿にもあったようですが、HAD_sample_data.xlsのregシートにあるサンプルデータを用い、HAD15_200.xmlで級内相関係数を算出してみたところ、「スキル」の項だけテキストと異なり、その後のHLMの推計でも図4-17、図4-18、図4-19とも異なった結果となってしまいます。私の使い方が誤っているのだと思いますが、どのような可能性があるか、ご教示頂ければ幸いです。

Shigeru Hirota

サンプルデータを途中で変えてしまったので(そして前のデータが見つからない・・・)、一致しないのだと思います。実際、HLMのアルゴリズムは変わってませんので、データが一致すれば結果も一致します。ややこしくなってしまって申し訳ないです。

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状態空間モデルが線形回帰と比してどのような新しい価値を生み出せるのか理解したく、勉強しております。 一般的な時系列重回帰分析と比較し、同じアウトカムと説明変数を使用した場合の状態空間モデルの利点を以下の様に理解しておりますが、過不足ご指摘いただくことは出来ますでしょうか。 1. 重回帰分析の係数は時不変だが、状態空間モデルの場合は時変的 2. 重回帰分析の係数には制約をつけにくく負の値や統計的有意にならないなどが起こるが、状態空間モデルは分布を指定する事である程度制約をつけられる 3. 帰無仮説などではなく、素直に信用区間などでモデルの自信度を表現できる 4. 見せかけの回帰が起きない?

NNN

僕自身が状態空間モデルに詳しくないので、ぜひほかの人に聞いてください。挙げられた点はおそらくそんなに外していないと思います。あとは、状態空間モデルは予測のほうに重きが置かれていると思います。解釈のしやすさ(モデルのシンプルさ)は時系列回帰のほうに軍配があがるのではないでしょうか。

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ご多用中失礼いたします。多次元IRT(もしくはカテゴリカル因子分析)について、最尤法で欠損値に対応したいと考えております。この場合、目安として、欠損値の割合が変数の中で何%くらいまでなら妥当な計算ができるのでしょうか。よろしくお願いいたします。

ぜひご自身でシミュレーションをしてみてください。欠損にもパターンがありますし、どこまでを妥当と考えるかは分野や応用の仕方によって変わってくると思います。

僕も確かなことは言えませんが、少なくともMARで2割程度とかなら完全情報最尤法を使った方がいいと思います。それ以上でも使える場合はあると思いますが、上に書いたようにご自身で確かめるのがいいと思います。

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初歩的な質問で恐縮なのですが,お聞きしたい質問があります.「被験者以外の変量効果があるから反復測定ANOVAの代わりに線形混合モデルを使いたい」という動機で分析する場合,通常ANOVAの前処理で行う「被験者・要因ごとに平均を求める」という操作は「被験者・要因・変量効果ごとに平均を求める」という操作になると思います.ここで,変量効果の水準をnとすると,LMM用データフレームは,ANOVA用のn倍の行数からなる,1/nの繰り返しの平均になると思います.この方法では各平均値のばらつきや,F検定時の分母の自由度が変わってくると思うのですが,問題ないのでしょうか?先生ならこの問題にどう対処されますか?

すみません、質問のポイントがよくわかっていないのですが、問題となっているのはLMMとANOVAの比較の話なのか、前処理の話なのかどちらですか?LMMとANOVAは当然違う方法なので、データセットがアンバランスだったり複雑な要因計画だったりすると結果は異なります。ただ違うといっても大幅に変わることはなく、また多くの場合はLMMのほうが妥当な結果を返すと思います。

前処理についての話だったら、データセットをLong型とWide型を入れ替えればいいだけで、特に問題は感じないのですがいかがでしょうか。

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初歩的な質問で申し訳ございません。反復測定データをSPSSのHLMで分析したのですが、「反復が終了されましたが、収束できませんでした。」と警告が出てきました。どうすれば問題なく分析できますでしょうか?よろしくお願いいたします。

最大反復数を設定で大きくするか、モデルを修正するかだと思います。変量係数を多く仮定すると収束のための反復回数が多く必要になることがあります。

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About Hiroshi Shimizu:

関西学院大学で教員をしています。社会心理学を研究しています。

Hyogo, Japan