人間計測の方法 SD法とは, 測定例1 プロフィール分析

2014/12/3
SD法とは,
人間計測の方法
8.感性的指標の計測(1)
セマンティック・ディファレンシャル法
による印象の測定
• 多種多様な概念の内包的・情緒的意味の間
には,どのような違いや関係があるのだろう
か(Osgoodら,1957)
• 客観的・定量的に表現するための方法
– 多数の形容詞対(評定尺度)を用いて評定する
– 各尺度を座標軸とする多次元空間(意味空間)内
に位置づける
測定例1
• 言語やシンボルの研究の他にも用いられる
– 感覚刺激(色・形・音など)の感情的効果の測定
– 人物・団体・商品などのイメージの測定
– 僧侶に対する印象を調べる
• 12個の尺度について5段階評定を行う
1.立派なーひどい
2.役立つー役立たない
3.よいーわるい
4.大きいー小さい
5.力のあるー力のない
6.強いー弱い
7.速いー遅い
8.騒がしいー静かな
9.若いー老いた
10.誠実なー不誠実な
11.かたいーやわらかい
12.忙しいーひまな
プロフィール分析
• 僧侶を対象とするプロ
フィール分析
– 13名の評定者が,20通りの職業を評定
• 評定値の(評定者間)平均
– 対象の印象を全体的に
把握
– 複数の対象間で比較
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• 尺度間の相関⇒意味空間を集約・整理
• 意味空間を構成する尺度は,数個の基本的尺度に
整理できる(Osgoodら,1957)
• 概念・形容詞対を様々に変化させても,必ず次の尺度は
大きく寄与する
Evaluation
評価
a.
b.
c.
Potency
力量
評価 Evaluation 例:よいーわるい
力量 Potency 例:大きいー小さい
活動 Activity
例:早いー遅い
• 人間にとって普遍的な情緒的意味体系があること
を示す
Activity
活動
SD法により得られるデータ
因子分析
• 対象,評定者,形容詞対の3次元データ行列
変数間の相関行列に基づいて、それらの関係
を規定している潜在因子を抽出するための方法
全部の形容詞対を軸とする空間
因子分析
形容詞対
評定者
主たる要因を軸とする空間
因子負荷量:もとの尺度における評定値と因子軸を用いた
空間の座標値の対応関係をあらわす
因子得点:各被験者の各因子について計算された評価値
Σ(因子負荷量×評定値)
説明率(寄与率):因子負荷量の二乗和/意味尺度数
対象
測定例2
因子分析の結果
– 因子負荷量から,各因子を解釈する
責任感の無い
モーツァルト
親しみやすい
軽率な
不親切な
人なつっこい
なまいきでない
堂々とした
無分別な
うきうきした
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非社交的な
ベートーベン
– 因子得点から,評定者の分布を検討する
短気な
人のよい
第2因子(近づき
易さ)の因子得点
分別のある
第1因子(軽々しさ)の因子得点
測定例3:複数の対象を共通の因子
空間内で比較
– 3種類の香水名を共通
の意味空間内で比較す
る
• クール
• リフレッシュ
• エスコート
– 因子分析の結果:
• 第1因子 冷淡さ
• 第2因子 重厚さ
因子得点の分布
重厚さ
– 25形容詞対×81(27評
定者×3対象)のデータ
行列
– 香水名の印象は同じ意
味空間に位置づけられ
ると仮定する
冷淡さ
これら香水の名前から導出された因子負荷行列
計測例4(応用例)
• 性質の異なる物どうしの印象が一致するか
• ある香水の印象の評定結果
軽快さ
落ち着き 女性的な
あたたかみ
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A
SD法による印象測定の原理
B
外界
対象
無意識
意識
全体的印象
(様々な物理的性質)
複数の感覚
特定の行動
評定
形容詞対
表現型
感性
落ち着き
軽快さ
クールで冷たい
感じ
軽快さ
強さ
あたたかみ
と情熱
その人の過去の経験
その時の状況
SD法を用いる際の注意点
1)適切な形容詞対の選定
その刺激に対する連想語を調べ、似た語や反対語をまとめる
2)尺度の段階数(7段階まで)
3)因子分析によるまとめ上げ(因子数、因子名)
a)評価性の因子:美しさや好みのような価値の良し悪しに関係
好き―嫌い、良い―悪い、美しい―醜い、等
b)活動性の因子:対象そのものの変動に関係
動的な―静的な、速い―遅い、積極的な―消極的な、等
c)力量性の因子:そのものがそのまま持っている特性に関係
大きい―小さい、広い―狭い、強い―弱い、等
4)SD法は、全体的印象を細分化して分析し、因子分析
によってまとめ上げる手法であるが、科学的根拠に乏し
い。→因子を断定的に考えてはならない。何らかの形で
妥当性の検証が必要。
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