探索的因子分析における変数の選択(2)

1
指定討論
by 狩野裕（大阪大学）
探索的因子分析における変数の選択(2)：
SEFA２００１デビュー
企画：原田章氏
2
ないよう
• 不適解について
• 変数増加法
• SEFAの実際
3
不適解 -1
• 推定値は反復法で計算される
• 反復の途中で共通性が１を超えてしまうこ
とがあり，これを不適解(improper solution)，
またはヘイウッドの場合(Heywood case)と
いう
– 主成分分析や反復しない主因子法には
不適解はない
4
ソフトでは
• 1.0より大きい1つまたは複数の共通性推
定値が反復間に発生しました。結果の解
を解釈する時は注意してください
• ERROR: Communality greater than 1.0
• SASでは
– HEYWOOD
• 「共通性=1」として反復を継続
– ULTRAHAYWOOD
• 「共通性が１を越えたまま反復を継続」
5
不適解 -2
• Joreskog がこの問題の重大性を指摘
– すぐれた推定アルゴリズムを使ったところ，
因子分析の成功例と考えられていた多くの
データで不適解が生じ，因子分析の信頼度が
大きく揺らいだ
• Jennrich-Robinson(1969)は不適解でも
計算を続けることができるアルゴリズムを
開発
6
すこし具体的に
SEFAでは

1/ 2
( S   )
1/ 2
SEFA2001では
S
1/ 2
(S  )S
1/ 2
の固有値・固有ベクト
ルを利用
7
一つの実例 -1
8
一つの実例 -2
9
一つの実例 -3
10
注意
• 本例題では，モデルに合っていない変数
(X8)に不適解が現れたが，そうでないこと
も多い
– モデルに合っていない変数が分析に含まれて
いる影響で，分析にふさわしい変数が不適解
となることがある
– 不適解となる変数を取り除くと他の変数が
不適解になることがある
11
不適解の原因と処置
① 一つの因子に１または２指標しかない場合
– これらの変数を除いて分析
– 検証的因子分析に移行
② 標本変動によって（不運にも）不適解に
なった場合
– 「共通性=1」と固定して再分析．Heywood(SAS)
③ モデルが不適合
– マニュアル的な対処方法はない．
Case-by-case
•
②と③の区別が難しい
12
SAFA2001
• 不適解の原因を探るためのプログラムではない
• ②の場合を想定し，不適解が出ても変数選択を
継続できるようにするためのもの
• 可能性として，③を検出することも可能かも
• 不適解の場合は（予測）適合度が正確でない
ことがある
• 「SEFAによる不適解への対応」は今後の検討
課題
13
変数増加法
変数増加法 -1
• 微調整型の増加法
– 想定した各因子に，指標として間違いのない
コアの変数を３つ以上とりこむ
– 適合度がよいことを確認する
– 変数を一つずつ加えていく
• ごそっと型の増加法（因子単位の増加法）
– 因子とその指標をまとめて付加する
– 因子と指標の組の中で安定し適合度が高い
１因子モデルからスタートする
– ある因子の変数群（３つ以上）を付加し因子の数
を一つ増やす
14
15
変数増加法 -2
•
統計理論からは，減少法よりも増加法
– 小さいモデルはいつも適合している
– 減少法は予測値が合わないことがある
•
pragmaticには以下の順にトライ
1. 減少法
2. 微調整型増加法
3. ごそっと型増加法
16
変数選択の実際
尺度の分析
低セルフコントロール尺度
17
評価の方法：6段階評価「1．全然あてはまらない」「2．あまりあてはまらない」
「3．ややあてはまらない」「4．少しあてはまる」「5．よくあてはまる」「6．大変よくあてはま
る」
C1:私はよく、落ち着いて考えずに、そのときのはずみで行動してしまう。
C2:あまり将来に備えて考えたり努力したりしない。
C3今すぐ楽しくなれるならば、少し先の目標を犠牲にしてもかまわずにやってしまう。
C4:待たなければならないことよりも、すぐに結果が出ることのほうが好きである。
C5:難しいとわかっていることはたいてい避ける。
C6:ややこしくなってくると、投げ出したりあきらめたりしやすい。
C7:とても簡単にできるということは、私にとって最高の喜びである。
C8:自分の能力の限界まで要求されるようなつらい課題は嫌いである。
C9:時々は、少し危険なことをして自分を試したい。
C10:時々、おもしろ半分で危険を求めることがある。
C11:時々、争いごとに巻き込まれて興奮している自分に気づく。
C12:私には、安全でいるよりも、興奮したり冒険することのほうが重要である。
C13:どちらかを選ぶとしたら、頭を使うことよりも、身体を使うことである。
C14:じっと座ったり、考え事をするよりも、動いているほうが快適である。
C15:読書をしたり、あれこれ考えたりするよりも、外出したり、何かをしていることのほうが好きである。
C16:私は、同年代の人たちよりも活発に動くことを求めているし、そうするエネルギーを持っている。
C17:たとえ他の人に迷惑をかけることになっても、私はまず最初に自分のことを考える。
C18:誰かが困っていても、私はあまり同情しない。
C19:自分のしたことで他のひとをあわてさせたとしても、私には関係のないことである。
C20:他の人を困らせるとわかっていても、自分のしたいことはしてしまう。
C21:私はすぐにかんしゃくを起こす。
C22:誰かに対して怒っている時、理由を説明するよりもいっそのこと相手を傷つけてやりたいとよく思う。
C23:本当に怒っている時は、誰も私に近づかないほうがいい。
低セルフコントロールの分析
18
Grasmick et al. (1993), 河野・岡本(1999)
衝動性
Variable
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
X17
X18
X19
X20
X21
X22
X23
X24
Factor1
0.45485
0.21233
0.16553
-0.12057
0.00495
0.15705
-0.05372
0.08755
0.0126
0.04152
0.12496
0.04295
0.10444
0.09276
-0.0906
0.00434
0.40659
0.06912
0.01451
0.52559
0.08595
-0.15465
0.02402
-0.04175
単純な課危険を
身体的
自己
かん
題を好む求める
活動性
中心性
しゃく
Factor2
Factor3
Factor4
Factor5
Factor6
0.18441
0.12527
0.04265 -0.05469
0.15826
0.42594
0.16513 -0.08293 -0.03827 -0.14908
0.41819
0.21677 -0.00903 -0.11871 -0.00782
0.53167
0.08457
0.2844
0.02457
0.04348
0.65988 -0.08322 -0.11987
0.15404 -0.09126
0.75299 -0.00144 -0.06372 -0.09703
0.08403
0.56107 -0.10565
0.06933
0.13439
0.03768
0.54173 -0.32591
0.06932
0.02325
0.02204
0.00128
0.82622
0.02408
0.01651
0.06622
0.02735
0.75999 -0.05194
0.11885
0.03329
0.02491
0.24806 -0.12779 -0.01386
0.38678
-0.14908
0.57191
0.27498
0.01453 -0.13513
0.06696
0.14159
0.58835 -0.16355 -0.00806
-0.0071 -0.06201
0.77496 -0.00181
0.02328
0.18106 -0.00821
0.75515 -0.00987 -0.08879
-0.33198
0.04293
0.55896
0.08837
0.09687
-0.07065 -0.18281
0.01962
0.52348
0.01644
0.06821
0.07643 -0.06757
0.67369 -0.08897
-0.0345
0.10477 -0.02915
0.64369 -0.03324
0.05607
0.05481
0.0858
0.40066 -0.03182
-0.01373 -0.07536
0.09244
0.02009
0.73443
0.17924
0.15321 -0.02977
0.37967
0.31324
-0.11386
0.01528
-0.1001 -0.06224
0.54323
0.0965 -0.01348
0.0771 -0.03764
0.36992
私はよく、落ち着いて考えずに、そのときのはずみで行動して
あまり将来に備えて考えたり努力したりしない。
すぐ楽しくなれるならば、少し先の目標を犠牲にしてもかまわ
待たなければならないことよりも、すぐに結果が出ることのほ
難しいとわかっていることはたいてい避ける。
ややこしくなってくると、投げ出したりあきらめたりしやすい。
とても簡単にできるということは、私にとって最高の喜びである
自分の能力の限界まで要求されるようなつらい課題は嫌いで
時々は、少し危険なことをして自分を試したい。
時々、おもしろ半分で危険を求めることがある。
時々、争いごとに巻き込まれて興奮している自分に気づく。
私には、安全でいるよりも、興奮したり冒険することのほうが
どちらかを選ぶとしたら、頭を使うことよりも、身体を使うことで
じっと座ったり、考え事をするよりも、動いているほうが快適で
読書をしたり、あれこれ考えたりするよりも、外出したり、何か
私は、同年代の人たちよりも活発に動くことを求めているし、
たとえ他の人に迷惑をかけることになっても、私はまず最初に
誰かが困っていても、私はあまり同情しない。
自分のしたことで他のひとをあわてさせたとしても、私には関
他の人を困らせるとわかっていても、自分のしたいことはして
私はすぐにかんしゃくを起こす。
誰かに対して怒っている時、理由を説明するよりもいっそのこ
本当に怒っている時は、誰も私に近づかないほうがいい。
誰かと仲が悪い時、そのことを落ち着いて穏やかに話すのは
19
Step 1 「衝動性」「単純」
df
Current
( 8 in 24 )
共通
Var
性
X1
0.20
X2
0.36
X3
0.26
X4
0.26
X5
0.48
X6
0.63
X7
0.38
X8
0.40
Chisquare
Prob >
chi**2
13
13.86
0.378
8
8
8
8
8
8
8
8
6.39
4.93
11.37
8.37
6.00
6.20
11.06
12.07
0.60
0.76
0.18
0.39
0.64
0.62
0.20
0.15
適合はよい．適合度の観点からは削除すべき項目はない
X4は内容からしてF2だろう
X6は両方の因子に係わっているよう．．．．削除
単純な課
衝動性
題を好む
X1
0.49
-0.08 私はよく、落ち着いて考えずに、そのと
X2
0.61
-0.03 あまり将来に備えて考えたり努力したり
X3
0.50
0.02 すぐ楽しくなれるならば、少し先の目標
X4
-0.07
0.55 待たなければならないことよりも、すぐ
X5
0.04
0.67 難しいとわかっていることはたいてい避
X6
0.29
0.59 ややこしくなってくると、投げ出したりあ
X7
-0.02
0.62 とても簡単にできるということは、私にと
X8
-0.09
0.68 自分の能力の限界まで要求されるよう
X4:待たなければならないことよりも、すぐに結果が出ることの
ほうが好きである。
X6:ややこしくなってくると、投げ出したりあきらめたりしやすい。
20
Step 2「自己中心性」「かんしゃく」
df
Current
( 8 in 24 )
共通
Var
性
X17
0.28
X18
0.55
X19
0.38
X20
0.25
X21
0.56
X22
0.32
X23
0.29
X24
0.11
Chisquare
Prob >
chi**2
13
39.84
0.000
8
8
8
8
8
8
8
8
15.39
35.01
34.93
23.01
27.95
18.73
25.33
25.45
0.05
0.00
0.00
0.00
0.00
0.02
0.00
0.00
適合度はよくない．X17かX22が削除候補
傷をつける，という表現が日本人には強い？日本人にはもう少し
X22は単純性を崩す．．削除
自己
かん
中心性
しゃく
X17
0.52
0.03 たとえ他の人に迷惑をかけることに
X18
0.75
-0.10 誰かが困っていても、私はあまり同
X19
0.63
-0.05 自分のしたことで他のひとをあわてさ
X20
0.49
0.05 他の人を困らせるとわかっていても
X21
0.03
0.74 私はすぐにかんしゃくを起こす。
X22
0.43
0.29 誰かに対して怒っている時、理由を
X23
-0.06
0.55 本当に怒っている時は、誰も私に近
X24
0.01
0.33 誰かと仲が悪い時、そのことを落ち着
X17: たとえ他の人に迷惑をかけることになっても、私はまず最初に自分のことを考える。
X22: 誰かに対して怒っている時、理由を説明するよりもいっそのこと相手を傷つけて
やりたいとよく思う。
21
X22の削除
df
Current
( 7 in 24 )
共通
Var
性
X17
0.36
X18
0.46
X19
0.35
X20
0.30
X21
0.71
X22
X23
0.24
X24
0.08
Chisquare
Prob >
chi**2
8
18.29
0.02
4
4
4
4
4
13
4
4
1.87
7.63
9.31
7.32
9.31
40.46
10.27
14.92
0.76
0.11
0.05
0.12
0.05
0.00
0.04
0.00
依然として適合度に優れない．
仮にX17を除いてみる
X17は少し強い?．
自己
かん
中心性
しゃく
X17
0.59
0.03 たとえ他の人に迷惑をかけること
X18
0.68
-0.08
X19
0.60
-0.03
X20
0.54
0.07
X21
0.04
0.83
X23
-0.03
0.49
X24
-0.03
0.28
X17: たとえ他の人に迷惑をかけることになっても、私はまず最初に自分のことを考える。
22
X17の削除？
ChiProb >
square chi**2
4
1.78
0.77
df
Current
Model
( 6 in 24 )
共通
Var
性
X17
X18
0.58
X19
0.36
X20
0.21
X21
1.00
X22
X23
0.18
X24
0.06
8
1
1
1
1
8
1
1
18.79
0.09
0.76
1.35
1.06
15.95
0.78
0.03
0.02
0.76
0.38
0.24
0.30
0.04
0.37
0.87
X18
X19
X20
X21
X23
X24
自己
中心性
0.76
0.60
0.44
0.05
-0.06
0.01
かん
しゃく
-0.07
-0.01
0.08
0.99
0.42
0.24
23
Step 3 「身体的活動性」の追加
df
Current
( 10 in 24
共通
Var
性
X13
0.45
X14
0.63
X15
0.48
X16
0.31
X17
X18
0.59
X19
0.36
X20
0.23
X21
1.00
X22
X23
0.19
X24
0.06
Chisquare
Prob >
chi**2
18
20.94
0.29
12
12
12
12
25
12
12
12
12
25
12
12
4.80
9.12
11.74
9.22
40.95
18.91
18.23
19.76
7.99
47.70
13.21
15.58
0.96
0.69
0.46
0.68
0.02
0.09
0.11
0.07
0.78
0.00
0.35
0.21
身体的活動性のグループを追加
適合度はOK
不適解．X24が弱い
身体的
自己
かん
活動性
中心性
しゃく
X13
0.67
-0.04
-0.07
X14
0.79
0.04
0.06
X15
0.70
0.00
-0.04
X16
0.56
0.01
0.02
X18
-0.08
0.75
-0.07
X19
-0.04
0.59
-0.01
X20
0.13
0.47
0.05
X21
0.01
0.05
0.99
X23
-0.09
-0.09
0.44
X24
0.07
0.03
0.22
24
Step 4 「危険を求める」の追加
df
Current
( 14 in 24
共通
Var
性
X9
0.78
X10
0.59
X11
0.24
X12
0.50
X13
0.45
X14
0.67
X15
0.50
X16
0.32
X17
X18
0.49
X19
0.41
X20
0.26
X21
0.83
X22
X23
0.25
X24
0.07
41
32
32
32
32
32
32
32
32
51
32
32
32
32
51
32
32
Chisquare
51.98
36.48
34.28
31.73
40.42
31.11
39.48
47.66
39.17
74.57
40.15
42.44
41.31
36.02
76.96
45.70
46.93
Prob >
chi**2
「危険を求める」を追加
0.12
0.27
0.36
0.48
0.15
0.51
0.17
0.04
0.18
0.02
0.15
0.10
0.13
0.29
0.01
0.06
0.04
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
X18
X19
X20
X21
X23
X24
危険を
求める
0.86
0.73
0.31
0.59
0.17
-0.07
-0.07
0.12
-0.01
0.03
0.13
-0.07
0.10
-0.02
身体的
活動性
0.02
-0.04
-0.14
0.28
0.59
0.83
0.73
0.51
-0.07
-0.04
0.09
0.11
-0.12
0.08
自己
中心性
0.00
0.13
0.00
-0.04
-0.10
0.06
0.02
-0.03
0.69
0.63
0.46
0.07
-0.15
0.00
かん
しゃく
0.07
0.05
0.35
-0.13
-0.03
0.07
-0.04
0.02
-0.08
-0.03
0.05
0.89
0.49
0.26
25
Current
99
( 21 in 24
共通
Var
性
X1
0.24 85
X2
0.40 85
X3
0.27 85
X4
0.53 85
X5
0.54 85
X6
114
X7
0.40 85
X8
0.43 85
X9
0.71 85
X10
0.61 85
X11
0.28 85
X12
0.53 85
X13
0.49 85
X14
0.66 85
X15
0.53 85
X16
0.52 85
X17
114
X18
0.56 85
X19
0.38 85
X20
0.29 85
X21
0.82 85
X22
114
X23
0.25 85
X24
0.10 85
Chisquare
134.17
Prob >
chi**2
全グループを投入
X11が気になる
0.01
衝動性
93.05
105.39
114.37
111.90
129.70
149.94
126.99
125.80
109.27
105.36
108.61
108.35
108.91
118.29
119.81
113.05
162.98
113.46
123.33
112.06
101.35
158.22
119.13
114.72
0.26
0.07
0.02
0.03
0.00
0.01
0.00
0.00
0.04
0.07
0.04
0.04
0.04
0.01
0.01
0.02
0.00
0.02
0.00
0.03
0.11
0.00
0.01
0.02
X1
X2
X3
X4
X5
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
X18
X19
X20
X21
X23
X24
0.33
0.65
0.46
-0.17
0.23
0.15
0.18
0.13
0.10
0.00
0.06
0.00
0.11
0.10
-0.39
-0.05
-0.06
0.20
0.01
-0.01
-0.07
単純な課
題を好む
0.00
-0.05
0.12
0.76
0.48
0.47
0.43
-0.05
0.02
0.15
-0.16
0.13
-0.08
0.14
-0.02
0.06
0.02
0.03
-0.04
-0.02
0.16
危険を
求める
0.20
0.08
0.20
0.14
-0.13
-0.14
-0.32
0.81
0.77
0.36
0.56
0.21
-0.11
-0.07
0.12
0.03
0.07
0.17
-0.09
0.10
0.02
身体的
活動性
0.11
0.02
0.03
0.16
-0.15
0.03
0.04
0.01
-0.08
-0.18
0.28
0.58
0.85
0.73
0.52
-0.06
-0.05
0.09
0.10
-0.14
0.06
自己
中心性
0.04
0.03
-0.12
-0.03
0.14
0.10
-0.01
0.03
0.12
-0.05
0.03
-0.14
0.05
-0.06
0.10
0.74
0.62
0.37
0.07
-0.13
-0.03
かん
しゃく
0.18
-0.08
0.01
0.03
-0.05
0.04
0.06
0.08
0.06
0.36
-0.12
-0.05
0.05
-0.08
0.05
-0.09
-0.02
0.04
0.89
0.50
0.26
Ｘ11: 時々，争いごとに巻き込まれて興奮している自分に気づく
Step
df
5
「
全
因
子
の
投
入
」
df
Current
114
( 22 in 24
共通
Var
性
X1
0.29 99
X2
0.40 99
X3
0.26 99
X4
0.49 99
X5
0.55 99
X6
130
X7
0.40 99
X8
0.43 99
X9
0.72 99
X10
0.62 99
X11
0.29 99
X12
0.54 99
X13
0.48 99
X14
0.61 99
X15
0.55 99
X16
0.53 99
X17
0.43 99
X18
0.46 99
X19
0.35 99
X20
0.42 99
X21
0.57 99
X22
130
X23
0.29 99
X24
0.13 99
Chisquare
160.37
121.06
127.39
139.82
136.80
155.71
178.34
153.66
149.31
140.06
134.46
133.81
134.04
132.40
134.39
142.38
140.79
136.49
137.56
141.34
135.42
118.38
188.51
128.30
141.91
Prob >
chi**2
0.00
0.07
0.03
0.00
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.00
0.00
0.01
0.01
0.00
0.01
0.09
0.00
0.03
0.00
ここからは試行錯誤
仮に外しておいたX17を投入．
適合度悪い＋X11がよろしくない
単純な課危険を
衝動性
題を好む求める
X1
0.36
-0.07
0.11
X2
0.64
0.00
0.07
X3
0.45
0.11
0.15
X4
-0.17
0.75
0.17
X5
0.18
0.54
-0.09
X7
0.11
0.53
-0.10
X8
0.15
0.44
-0.32
X9
0.09
-0.01
0.82
X10
0.07
0.05
0.78
X11
0.03
0.07
0.29
X12
0.07
-0.17
0.55
X13
0.03
0.06
0.14
X14
0.09
-0.03
-0.10
X15
0.08
0.18
-0.05
X16
-0.36
-0.08
0.09
X17
-0.02
-0.05
-0.15
X18
-0.06
0.12
0.09
X19
-0.10
0.09
0.12
X20
0.22
-0.06
0.08
X21
0.00
0.03
-0.07
X23
-0.02
-0.06
0.03
X24
-0.04
0.13
-0.01
Ｘ２１は外せない（３指標ルール）
26
身体的
活動性
0.13
-0.02
0.04
0.20
-0.16
0.01
0.06
0.00
-0.08
-0.14
0.29
0.62
0.81
0.74
0.57
0.04
-0.12
-0.09
0.13
0.07
-0.12
0.06
自己
中心性
0.12
-0.01
-0.08
-0.05
0.12
0.07
0.05
-0.01
0.08
-0.01
0.01
-0.10
0.04
-0.08
0.14
0.67
0.63
0.56
0.54
0.03
-0.06
-0.06
かん
しゃく
0.22
-0.10
0.04
0.04
-0.06
0.05
0.06
0.08
0.04
0.41
-0.14
0.00
0.03
-0.11
0.06
0.06
-0.12
-0.06
0.04
0.74
0.55
0.32
Ｘ
17
を
入
れ
て
み
た
27
X11の吟味
df
Current
( 7 in 24 )
共通
Var
性
X9
0.89
X10
0.51
X11
0.24
X12
0.38
X21
0.60
X22
X23
0.28
X24
0.09
Chisquare
Prob >
chi**2
8
3.05
0.93
4
4
4
4
4
13
4
4
0.98
0.86
0.52
1.16
2.27
17.97
2.12
2.00
0.91
0.93
0.97
0.88
0.68
0.16
0.71
0.73
X11の吟味
適合度は良い
X11が「かんしゃく」とは思えない
危険を
かん
求める
しゃく
X9
0.93
0.05
X10
0.70
0.05
X11
0.21
0.40 時々，争いごとに巻き込まれて興奮し
X12
0.63
-0.12
X21
-0.06
0.79
X23
-0.02
0.53
X24
-0.03
0.30
Ｘ11: 時々，争いごとに巻き込まれて興奮している自分に気づく
28
df
Current
99
( 21 in 24
共通
Var
性
X1
0.30 85
X2
0.39 85
X3
0.26 85
X4
0.46 85
X5
0.56 85
X6
114
X7
0.41 85
X8
0.43 85
X9
0.72 85
X10
0.65 85
X11
114
X12
0.54 85
X13
0.49 85
X14
0.59 85
X15
0.53 85
X16
0.54 85
X17
0.43 85
X18
0.45 85
X19
0.35 85
X20
0.44 85
X21
0.64 85
X22
114
X23
0.26 85
X24
0.11 85
Chisquare
133.69
Prob >
chi**2
X11を外す
適合度は満足とはいえないが．．．
0.01
衝動性
94.63
100.57
117.08
114.28
129.08
150.76
127.15
123.01
119.43
120.76
160.59
110.45
110.20
110.28
114.58
115.12
110.63
109.51
114.67
112.64
95.53
160.99
97.55
113.96
0.22
0.12
0.01
0.02
0.00
0.01
0.00
0.00
0.01
0.01
0.00
0.03
0.03
0.03
0.02
0.02
0.03
0.04
0.02
0.02
0.20
0.00
0.17
0.02
X1
X2
X3
X4
X5
X7
X8
X9
X10
X12
X13
X14
X15
X16
X17
X18
X19
X20
X21
X23
X24
0.39
0.62
0.44
-0.15
0.16
0.09
0.15
0.09
0.06
0.09
0.05
0.07
0.06
-0.35
0.00
-0.07
-0.11
0.24
0.00
-0.01
-0.02
単純な課
題を好む
-0.07
0.02
0.12
0.72
0.56
0.55
0.45
0.00
0.07
-0.18
0.04
-0.01
0.20
-0.09
-0.06
0.13
0.11
-0.07
0.05
-0.06
0.13
危険を
求める
0.11
0.05
0.14
0.18
-0.07
-0.08
-0.31
0.83
0.81
0.51
0.11
-0.11
-0.06
0.08
-0.16
0.08
0.14
0.05
-0.01
0.07
0.02
身体的
活動性
0.11
-0.04
0.04
0.23
-0.16
0.01
0.06
-0.01
-0.11
0.31
0.66
0.79
0.73
0.58
0.04
-0.13
-0.11
0.14
0.03
-0.13
0.06
自己
中心性
0.12
-0.01
-0.08
-0.04
0.12
0.06
0.05
-0.02
0.06
0.02
-0.08
0.02
-0.08
0.14
0.68
0.61
0.54
0.56
0.02
-0.06
-0.06
X1やX21は３指標条件に引っかかるので，落とせない
４指標の因子の中で落とすべき変数は見つからない．
Significantに適合度を改善する変数はない
かん
しゃく
0.21
-0.08
0.01
0.02
-0.06
0.06
0.05
0.08
0.07
-0.16
-0.04
0.06
-0.08
0.06
0.03
-0.10
-0.04
0.00
0.79
0.52
0.30
Ｘ
11
を
外
す
29
最終モデル
• 一応の単純構造が得られている
• これ以上のモデル改善は難しい
– ３指標は外せない
– その他の変数には飛びぬけてモデルを改善する変数
はない
• 悪さはどれも似たりよったり．どれも少しずつ悪い
• このデータにはこのモデルがベスト
• 将来の課題
– ワーディングの改善
– 回答者の選び方，instruction の改善
– これらを改善することでより理想的なデータが得られ
る可能性がある
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