心理学統計について 急ぎです（汗） 統計の授業で逆転項目処理を行っているのですが、逆転項目を判断する

心理学統計について

急ぎです（汗）
統計の授業で逆転項目処理を行っているのですが、逆転項目を判断する場合は尺度名なのか、決まった因子の中で見比べて判断をするのかがわかりません！
誰か教えていただきたいです！

質問者からの補足コメント

• 全て逆転項目で構成されている因子があり、それをどうするかを悩んでいます、、

    補足日時：2021/12/13 09:35

• 初めてこのアプリを使ったので返信の仕方がわからないため、ここに記入させていただきます。
  
  質問用紙に回答してもらいデータを収集した後の話です。分かりづらくてすみません、、
  具体的に書いておらず、すみません！
  「全て逆転項目で構成されてる因子」は先行研究でその因子項目に対してそのような記載があったこと。そして自立を測定する尺度を用いており、その中の因子が自立していない項目で構成されています。(因子名もそのような感じです)
  なので、このような場合は測定したい尺度と違うからその因子を逆転処理するのか、それとも因子名に則っているため逆転処理をしなくてもいいのかを悩んでいます、、

    補足日時：2021/12/13 10:41

No.8 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/15 03:04

#7の回答は、パネラが不真面目かどうかのチェックに使うとか、的外れな回答です。

ご質問は統計処理の場面の話ですよね。

書かれているように、因子分析であれば、負の効果をどう解釈するかだけで良いけど、傾向スコア分析のようにロジスティック回帰を用いた分析などでは、逆転因子・逆転項目はモデルに大きく影響します。

実際に統計ソフトSPSSなどでは、「因子のカテゴリ順序」という項があり、個々に昇順、降順が変更できるようになっています。これを変更しながら、モデルの妥当性を検討する必要があります。

私はメーカーの統計屋ですが、製品に関する調査で、
①機能が多い（そう思う⇔そう思わない）
②使いやすい（そう思う⇔そう思わない）
などは、負の相関を示すことが多いので、総合満足度の推定モデルを作るときは注意を払います。
①を逆転させ「シンプルさ」と置き換えるような処理を行います。

これらの知見は、質問紙設計に反映されていきます。

No.7 回答者： stomachman 回答日時： 2021/12/14 12:53

ご質問の意味は「因子」が何を指しているかによるでしょう。

　ご質問にある「因子」ってのが、もし、因子分析で抽出したデータ（項目の得点）の線形結合、という具体的な意味を持っているのなら、「逆転項目」とは単に「他の（いくつかの）項目と強い負の相関を持つ項目」のことであり、ある「逆転項目」の得点と、それと強い負の相関を持つ項目たちを異符号の重み付きで加えてできている因子の因子得点の絶対値（あるいは2乗）は「回答のマジメ度」のような意味合いをもつ、というだけのことです。「回答のマジメ度」を反映する因子を得るには、統計的に「独自性」が低い（他の項目と強く相関する）項目をトラップとして入れておけばいい。なので選択肢をデタラメに選ぶ、というタイプのフマジメさを検出するには逆転項目を使う以外に、「同じことを別の表現で尋ねた項目」を入れておくのでも良いわけですが、同じ選択肢ばっかり選ぶ、というタイプのフマジメさにも敏感なのは逆転項目のほうだ、ということですね。いずれにしても、トラップ項目に関する特別な処理というものは出てこない。わざわざ「逆転項目処理」なんて区別して処理する必要はなく、単に得られた因子をどう解釈するかだけの問題です。

　すると「逆転項目処理」ということを殊更言い立てるのは、(a)フマジメっぽい回答を逆転項目を使って見極めて取り除いてから、残りのマジメっぽいデータだけを解析しちゃう、すなわち恣意的な（客観的でない）「クリーニング」をやってから統計解析するというケシカラン処理の話なのか、(b)（「因子」てのは具体性のないただの抽象概念、あるいはもののタトエであって、）単に項目の合計得点みたいな尺度で物を言おうという質問紙において、（フマジメトラップ用の逆転項目を除いて）質問紙の趣旨に沿った項目だけの得点を総計し、一方で回答のフマジメ度はフマジメ度用の別の尺度（合計の仕方）で測定しよう、という、要するに統計的基礎付けを欠いた（調査者の主観を数値化しただけの）質問紙の話なのか。どっちかでは？

No.6 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 16:42

目的変数というか、最終的に説明したい項目が例えば「介助の要否」で、必要だったら１、不要なら０、と設定していれば、説明変数も「自立していないことを示す項目」で良いのでは？

両者は正相関になりますから。

No.5 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 11:19

あと、オッズ比は単独因子毎に計算できますが、同じ傾向のある因子は、効果を分け合わないといけません。

ロジスティック回帰を使えば、それが可能で、そうやって求めたオッズ比を調整オッズ比といいます。

No.4 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 11:13

間違えた。

訂正させて下さい。

それらの回帰係数が０漸近
↓
それらの回帰係数が負となり、オッズ比が０漸近

No.3 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 11:08

状況が把握できないので、理屈を書きます。

相関係数が算出できるのであれば、全ての質問間の相関係数が「正」になるように逆転させないと、解釈を誤ります。

解析は、「自立している／いない」などを目的変数にしてロジスティック回帰に掛けます。各因子の回帰係数のexp値を取ると、オッズ比になります。このオッズ比で影響の大きさを見ます。

逆転因子をそのまま解析すると、それらの回帰係数が０漸近しますので、その効果を見落とすことになります。

なお、男／女のような因子は、例えば男を「正」側にしますが、この因子（男であること）が効いていない時は短絡的に「性別に無関係」と結論付けるのではなく、女を「正」側にして再確認します。

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 10:21

もしかして、調査実施前の質問紙設計の段階の話？

そうですと、相関係数は分からないから、専門知識で攻めるしかありません。

No.1 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/12/13 10:05

あなたの中での尺度と因子の使い分け方が分かりませんが・・・、

例えば、形容詞対を質問として、最後に総合満足度などを測っている場合、
各質問と総合満足度の相関係数を見れば分かります。

相関係数の符号が負になっていれば、それは逆転項目です。

「全て逆転項目で構成されている因子」とは？
具体的に書いて頂けませんか。