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妥当性の一般定義と基準関連妥当性はどのように説明されるのでしょうか。

A 回答 (2件)

妥当性とは、検査が目的どおりに測定できたかどうか、という意味です。


主に、内容妥当性・併存的妥当性(予測的妥当性)・弁別的妥当性・増分妥当性、があります。他にも幾つかあります。

基準関連妥当性とは外的基準、すなわちあるテストがそのテストで測定しようとしているものを忠実に測定しているか、その相関によるテストの妥当性のことです。
また、基準関連妥当性には2つあり、併存的妥当性と予測的妥当性に分けられます。
たとえば入学試験において、試験を受ける時点での学力がその学校で学ぶためのある基準に達しているかを測定することを目的としているのか、今後その学校においてある基準以上の成績を得られるかを測定することを目的としているのかでは違います。

妥当性の他のものの全ての説明は大変なので省きますが、調べれば直ぐに出てきますよ。
妥当性は、測定すべきものを測定しているかをあらわすものです。
基準関連妥当性は読んで字のごとく外部の基準との相関において測定すべきものを測定しているかということです。
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この回答へのお礼

詳しく説明していただき大変助かります。
ありがとうございました。

お礼日時:2007/11/30 00:13

私の理解だと基準関連妥当性にも併存的妥当性と予測的妥当性とがあります。

後者はよく分かりませんが、前者は十分に検討された(例えば)質問紙の項目と自分の作成した項目とを比べて妥当性を検証するというものですね。

科学一般で妥当性というと、その理論が「一般化が可能である」といった意味か、あるいは、、、

いずれにしても、正確な定義が知りたいのであれば辞書を引くしかないでしょう。
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この回答へのお礼

迅速なご返答ありがとうございました。

お礼日時:2007/11/30 00:12

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Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Qパス解析

パス解析って、どういった分析なのですか?SPSSでも出来るものなのですか?私は論文でパス解析の結果の図しか見たことないので、どういったものなのか知りたいです。今のところの私のパス解析による分析に対する結果の解釈方法は、重回帰分析の繰り返しを行っているといった感じです。ただ、実際にSPSSなどを使って重回帰分析を繰り返しやっていると、場合によっては恐ろしく手間がかかると思いますので、専用のソフト(フリーを含む)などで出来るものはないのかと思っています。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

こんにちは.
パス解析については詳しくないのですが,論文などを読んだ感じでは少しばかり,この解析法については混乱があるような気がします.

パス解析とは,質問者さんが見たことがある「パス図」として表示することを最終目標とした図と考えるのが混乱が少ないような気がします.
パスというのは,ある変数とある変数との間の関連性の経路(pass)のことですね.その意味では変数と変数との関連性を示している解析法はパス解析となりますが,複数のパスを描く必要がある……その場合を特別にパス解析と呼ぶのが通例のような気がします.複数のパスを描くとは,すなわち複数の変数の関係性を調べる訳なので,多くの多変量解析は図的表現をすれば,パス解析と呼ぶことができると思われます.
その意味では,パス解析とは特定の統計手法を指すのではなく,ある意味では多変量解析の別名と考えると混乱が少なくなるのではないか,と思います.

しかし,もう少し限定的な意味で「パス解析」とは次の二種類があるようです.

・単純な重回帰分析の繰り返しによるパス解析
・共分散構造分析によるパス解析

昔はパス解析といえば「単純な重回帰分析の繰り返し」を意味したようです.少なくともパス解析の開発初期においてはその意味で使われていたように思われます.しかし重回帰分析は潜在変数(因子)を扱うことができないなどの欠点がありました.
そして最近流行になっている共分散構造分析では,因子を扱いながら重回帰分析のような影響性の関係を調べることができるようになり,より優れたパス図の作成をすることができます.

このような流れがあるようなので,パス解析という言葉の意味である「変数と変数の間の経路を解析する」を厳密に考えるならば,昔のような「単純な重回帰分析の繰り返し」だけでなくなり,現在のような「共分散構造分析」によるパス解析も含めるのが当然となります.

さて,具体的にパス解析をどのように実行すればよいかですが,ようするにパスをかけるのならばよいわけですから,No1さんが仰られているようにSPSSの「重回帰分析」を繰り返して使うというものでもかけますし,また,SPSSのアドインソフト(単独でも使えますが)である「Amos」というソフトを使って「共分散構造分析」を使ってパス解析をすることもできます.
なお,SPSSで「重回帰分析の単純な繰り返し」法では,確かに大変ですが,共分散構造分析が普及していなかった時代は,大変であろうがとにかくやるしかなかったわけです.そして手計算に比べれば手間がかかるといってもたかがしれているわけです.研究者は自分の持つデータに対する分析はいろいろと,それこそうんざりするぐらい分析を行いますのであまり手間をかけるという発想はないのではないか,と思います.
しかし,どうしてもいっぺんにやりたいというのであれば,Amosなどの共分散構造分析ソフトを使うようになります.現在では「単純な重回帰分析の繰り返し」の専門ソフトに対する需要は少ないと思うので開発されていないのでは,と思います(この辺はおもいっきり自信なし).

こんにちは.
パス解析については詳しくないのですが,論文などを読んだ感じでは少しばかり,この解析法については混乱があるような気がします.

パス解析とは,質問者さんが見たことがある「パス図」として表示することを最終目標とした図と考えるのが混乱が少ないような気がします.
パスというのは,ある変数とある変数との間の関連性の経路(pass)のことですね.その意味では変数と変数との関連性を示している解析法はパス解析となりますが,複数のパスを描く必要がある……その場合を特別にパス解析と呼...続きを読む

Qエクセル STDEVとSTDEVPの違い

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
(例)
セルA1~A13に1~13の数字を入力、平均値=7、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを2乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか?統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

Aベストアンサー

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。また母集団そのものだったとしても(例えばクラス全員というような)、その背景にさらならる母集団(例えば学年全体)を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1(STDEV)かn(STDEVP)かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

Qα係数について教えてください。

SPSSを使用して因子分析(バリマックス回転 最尤法)を行いました。3つの因子が抽出されたのですが、各因子の信頼性を検討する為に、クロンバックのα係数を求めようとしています。

そこで質問なのですが、

(1) α係数を求める時は、プロマックスでも、バリマックスでも良いのでしょうか?
(2) α係数を求める時は、因子ごとに求めるのでしょうか(一般的なのでしょうか)?
(3) 逆転項目を削除しなければα係数の値が低くなる(そうでない項目と打ち消し合う為)とネット上で読みましたが、逆転項目とは何でしょうか? ← これについては、例を挙げて項目を説明していただくと助かります。

以上 3点、ご教授ください。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

卒業論文の研究で因子分析を行っておられるのでしょうか。

一般論としてですが、研究を開始される前に、どのような統計手法を用い、どういう計算をどのように行うか(具体的には、統計パッケージソフトの使用法になるのかも知れませんが)などについて、きちんと準備して取り掛かることが重要です。
また、指導教員の先生に相談されることが原則ですので、この点についてもご承知ください。

1.Cronbachのα係数
1)α係数と因子の回転方法
これは、信頼性を求めたい項目を用いて算出しますので、因子の回転方法には関連はしないはずです。

2)α係数の意味
また、α係数は、同一尺度内の項目群について、一貫しているかどうか(つまり、同じような項目に対して、同じように反応しているかどうか)を確認するもので、内的整合性(内的一貫性)の指標となります。
したがって、因子ごとや、尺度であれば、下位尺度ごとに求めることが、概念的には基本かと思います。
もちろん、尺度全体を通して求めることも可能です。

2.逆転項目
1)逆転項目の説明
ここでいう「逆転」とは、ある調査項目について、対象者に回答を求める時と、結果を整理するときとでは、数値の評価を逆転させることをいいます。
例えば、
「あなたは、自分を神経質な方だと思いますか」という質問があり、それに対して、質問紙上では、「1.そうだ  2.ややそうだ  3.ややそうではない  4.そうではない」という選択肢から1つ選んでもらうのに対して、得点化するときには、「そうだ……4、ややそうだ……3、ややそうではない……2、そうではない……1」と、回答時とは逆に数値化することが挙げられます。

2)逆転項目とα係数
既存の尺度を用いているなど、あらかじめどれが逆転項目か分かっているときには、因子分析やα係数の算出仁崎だって、数値を逆転処理しておかないと、α係数は低くなります。

3)逆転項目の見つけ方
逆転項目があらかじめ分かっていない場合であっても、因子分析を実施した結果、因子負荷量が正ばかりの中に、1項目だけ負の負荷量の項目が混じっているという場合、その負の負荷量を示す項目は、逆転項目とみなし、数値の逆転処理をして、再度計算した方がよいでしょう。

以上は、例えば、
http://psy.isc.chubu.ac.jp/~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/09_folder/da09_02.html
などにも説明があります。

ご参考までに。

卒業論文の研究で因子分析を行っておられるのでしょうか。

一般論としてですが、研究を開始される前に、どのような統計手法を用い、どういう計算をどのように行うか(具体的には、統計パッケージソフトの使用法になるのかも知れませんが)などについて、きちんと準備して取り掛かることが重要です。
また、指導教員の先生に相談されることが原則ですので、この点についてもご承知ください。

1.Cronbachのα係数
1)α係数と因子の回転方法
これは、信頼性を求めたい項目を用いて算出しますので、因子の回転方法に...続きを読む

Qカウンターバランスについて

例えば認知心理学の実験をした方ならお分かりかと思いますが、2つの条件を2つのグループに分けて試行したとき、条件2つを各グループ同士で順序を逆にして試行しますよね?この「カウンターバランス」は「課題遂行の順序による影響を相殺するために、被験者の半数で順序を逆に」するそうですが、なぜ「順序による影響があるのか」が、いまいちよくわかりません。

参考まで、以下はストループ効果と逆ストループの実験の例です。

Aグループ・・・CH条件(色文字読み)⇒CO条件(色文字命名)
Bグループ・・・CO条件(色文字命名)⇒CH条件(色文字読み)

Aベストアンサー

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると言える」
ということは言えるかもしれませんが、

私自信はその実験について詳しく知らないので(その実験や仮説に関する研究が何かわからないので、そして実験の隅々まで確認のしようがないので)、本当に真実に近くなったかどうかはアドバイスできません。なので、わかる範囲でできる範囲のアドバイス。


心理学実験では、独立変数と呼ばれるものを操作することによって、その変数が、知覚や記憶のような人間の特性にどのような影響を与えるかについて検討します。その際に、独立変数の他に実験結果に影響すると考えられる変数を、影響しないように統制するのが、実験を組み立てる際に重要となってきます。その統制方法のひとつがカウンターバランスです。

たとえば先行研究でカウンターバランスをとっていなかったとしたら、「その実験結果は、独立変数以外の変数の影響なんじゃないの?」という批判がでてくるでしょう。そこで次の実験で、独立変数以外の変数について影響がでなくなるようにカウンターバランスをとってみて、それでもやはり課題の成績や反応時間などに条件間で差がでたなら、さて、どう考えればよいでしょうか?

先行研究の結果と同じになった場合でも、論文やレポートの考察で述べるべきは多くあります。「先行研究と同じになりました、仮説が支持されました、めでたしめでたし」として何も書かないのはマズいということ。

○先行研究と違った結果になった場合
 →今回の実験状況に何らかの問題があった、新たに設定した操作が影響してしまった可能性がある、カウンターバランスの操作は意味がなかったのか、あるいはその操作が逆に影響してしまった?

○先行研究と同じ結果になった場合
まず「今回の実験結果は、先行研究の主張や仮説を支持する結果であると考えられる」などと、今回の結果について、序論や実験目的の部分で提案した仮説が支持されたかどうかを、まず確認する必要があります。
そのうえで、

1)今回カウンターバランスをとった他に、「実験結果に影響すると考えられる変数」が存在するかどうか、そしてその変数がまだ統制されていなくて、それを統制したら実験結果は変わるのかどうか
2)今回の実験結果は、あくまでも先行研究や今回の実験での条件下での結果であるため、もう少し実験条件が違った場合にはどうなるだろうか
3)今回の独立変数の効果以外に、検討した人間の特性や実験課題に影響する重要な変数はあるだろうか、それを独立変数として操作すると結果はどうなるだろうか
      ↓
上記の内容について考察した後で、それを確認できる(仮説が正しいかどうかをさらに確認できる)ような新たな実験を提案してみる

単に実験の追試をするだけではなく、そういう多くの実験を積み重ねていくことで(そしてやはり仮説が支持されることで)ようやく、より「真実に近づいた」と言えるのではないでしょうか。

再度こんばんは。


frauさんの状況がよくわからないのですが、どこかの分野の心理学実験を行なって、それにもとづいてレポートを書いているのですか? だとしたら、

> カウンターバランスを行っても先行研究(仮説)と同じになるなら
> 仮説はより真実性に近くなる、ということなのでよいのでしょうか?
> (お分かりになる範囲で結構です)

私の意見としては、
 「カウンターバランスをとることで、実験手続きはより妥当な(独立変数の影響を検証でき得る)ものとなった」
 「今回の実験結果は...続きを読む

Q帰納的アプローチって?

よく学問の考え方には、帰納的と演繹的とありますが、いまいち、帰納的アプローチとか演繹的アプローチという言葉の意味がつかめません。とくに研究などで、帰納的質的研究というのを聞いたことがありますが、いったいどう解釈すればよいのでしょうか教えてください。

Aベストアンサー

・帰納:個々の特殊な事実や命題の集まりからそこに共通する性質や関係を取り出し、一般的な命題や法則を導き出すこと。

・演繹:諸前提から論理の規則にしたがって必然的に結論を導き出すこと。普通、一般的原理から特殊な原理や事実を導くことをいう。

つまり、一般的に
・帰納 事実から法則を導き出す→物理学
・演繹 法則から事実を導き出す→数学
となります。

Q尺度の作成について

尺度の作成について

いつも教えて!gooの方々には、大変お世話になっております。
尺度の作成について、お聞きしたく、質問をさせていただきました。

現在、レジャーの満足度をはかる尺度を作成したく思っております。

以前、既に作られているレジャー満足度尺度について、
聞かせて頂いたのですが、項目をみつける事が出来ませんでした;

そこで、レジャー満足度をはかる尺度を作ろうと考えています。

インターネットで探したところ、ある論文を書いた方は、余暇満足度尺度を、
長尾(1988)の人生満足度尺度と大野(1984)の充実度尺度から関わりのある項目を参考に作成していました。

今まで、心理測定尺度集に記載されている尺度しか使用した事がないため、どう尺度を作成すればいいのか検討もつきません;

上記にあるように、関わりのある項目を参考に自分でただ言葉を変えればいいだけなのでしょうか?
また、尺度の項目数はレジャー満足度尺度とかけ合せる尺度と、同程度にした方がよいのでしょうか?

自分で作った尺度を使用して、卒業論文を作成しようと考えているので、作った尺度の信頼性が低く
使い物にならなかったらと、不安でしかたありません。

長々と、私事ばかり書いてしまい申し訳ありませんが、教えて下さい。
よろしくお願い致します。

尺度の作成について

いつも教えて!gooの方々には、大変お世話になっております。
尺度の作成について、お聞きしたく、質問をさせていただきました。

現在、レジャーの満足度をはかる尺度を作成したく思っております。

以前、既に作られているレジャー満足度尺度について、
聞かせて頂いたのですが、項目をみつける事が出来ませんでした;

そこで、レジャー満足度をはかる尺度を作ろうと考えています。

インターネットで探したところ、ある論文を書いた方は、余暇満足度尺度を、
長尾(1988)の人生満足度尺度...続きを読む

Aベストアンサー

> 今まで、心理測定尺度集に記載されている尺度しか使用した事がないため、
> どう尺度を作成すればいいのか検討もつきません;
既にBacksさんもご指摘されるように,そのような状態では尺度作成は難しいでしょうね。尺度作成の過程は試行錯誤の連続です。また作成する尺度の概念について,ご自身が明確なビジョンを持つ必要があるでしょう。

>卒業論文を作成しようと考えているので、作った尺度の信頼性が低く
>使い物にならなかったらと、不安でしかたありません。
いきなり,信頼性や妥当性の高い尺度なんて作成できませんよ。私が指導する学生であれば「何甘いこと言ってるんだ」と小一時間のお説教です。私も以前,尺度の作成を行ったことがあります。その最初のプロセスは,過去に使用されていた尺度の問題点の分析で2年間。そこから尺度作成まで約2年間,さらに改良や,尺度の特性などを検討を重ねながら完成まで,おおよそ10年の月日が流れました。その結果,ようやく学会誌や書籍などでも,私の尺度が使用されたり,紹介されるようになりました(それでも私が作成した尺度に対して批判を受けることはあります)。まぁ,私のようにダラダラ作成している者は少ないと思いますが,学会誌に掲載されるようなものは,通常,卒論から考えると2年以上はかかっているでしょうね。

確かに,現在ではパソコン版の優れたソフトが開発され,また無料版ではRなどのソフトがあり,尺度開発のスピードは格段に速くなっています。その結果,毎年,数多く新しい尺度が開発されるようになりました。しかし,量産化される尺度の一方で,結局,ご本人しか使用しない「残念な物」として終わっているのが,恐らく8割~9割り程度を占めるように思います。

idgさんは,まだ学部生です。信頼性の高い尺度の開発がもちろん望まれますが,失敗もどんどんしていいんです。その際,どこが問題であったかさえ明らかにしておけば,後の心理学徒に役立つこともあるでしょう。卒論レベルでは,それで十分です。

次に,尺度の作成方法です。

(1)関連すると思われる項目をできるだけ集める。既存の項目を使用するのもいいでしょう。ご自身が作成したり,あるいは,予備調査としてレジャーで満足できる要因等を自由記述で集めたものを参考にして項目を作成しても構いません。
(2)作成した尺度を用いてアンケート調査を実施。できるだけ多く。卒論程度であれば理想は200人程度ですが,100人以上いれば,なんとかなるでしょう。
(3)尺度の信頼性の確認。尺度が一因子構造と想定している場合は,ここで信頼性の確認。信頼性の低い尺度は,ここで予め削除しておく。複数因子を想定している場合は,(4)へ
(4)概念が明確であれば,主成分分析(基本は因子を回転させない),探索的であれば因子分析(主因子法:直交でも斜交でも,安定する因子数を確認)。同時に,尺度項目の中で,信頼性が低く,削除した方が望ましいものは削除する。SPSSやR,あるいはamosを利用すれば,作業は簡単です。
(5)主成分分析→ 主成分分析,あるいは因子分析→因子分析
(6)尺度の妥当性の検証のため,関連すると思われる尺度との相関等の分析

こんなところでしょう。詳しくは,数多く,尺度作成に関する書籍や,心理統計に関する書籍の中で紹介されているはずです。しっかり読み込んで,卒論に備えて下さい。

> 今まで、心理測定尺度集に記載されている尺度しか使用した事がないため、
> どう尺度を作成すればいいのか検討もつきません;
既にBacksさんもご指摘されるように,そのような状態では尺度作成は難しいでしょうね。尺度作成の過程は試行錯誤の連続です。また作成する尺度の概念について,ご自身が明確なビジョンを持つ必要があるでしょう。

>卒業論文を作成しようと考えているので、作った尺度の信頼性が低く
>使い物にならなかったらと、不安でしかたありません。
いきなり,信頼性や妥当性の高い尺度なんて作...続きを読む

Qスティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしま

スティーブンスの法則とは何ですか?マグニチュード推定法とスティーブンスの法則がごちゃ混ぜになってしまってよく分かりません。マグニチュード推定法を用いて出された法則がスティーブンスの法則ですか?
フェヒナーの法則のより優れている点について聞かれた場合、スティーブンスの法則の方がより沢山の刺激間の関係を式に表す事ができる点ですか?
心理学部一回生です。
助けて下さいm(_ _)mよろしくお願いしますT^T

Aベストアンサー

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネルギーの大きさのべき乗と係数で、感覚を量的に示せる)」 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%B4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%B9%E3%81%8D%E6%B3%95%E5%89%87

実際にイヤフォンで同じ音楽を聴いていても、周囲の環境や音楽の種類で、イヤホンから出て来る音の大きさの感覚は、非常に違うと、私は感じています。 周囲の明るさでものの視覚的識別・認知が変わるのも確かです。 刺激エネルギーの物理的大きさと数式で「感覚量を示せる」とはとても思えないです。 たぶん、スティーブンスの法則は間違っているか、スティーブンスの法則には多くの条件が欠けているのだと私は思います。

マグニチュード推定法 Richter, Charles F., 1935年1月「An instrumental earthquake magnitude scale」
フェヒナーやスティーブンスが活躍した時期は、、、
感覚と刺激の二つの関係を示そうとするのと、地震が発するエネルギーの大きさを示す手法を工夫するのと、、、、 関係がない

フェヒナーの法則は、「(刺激Aと刺激Bに関する)心理的な感覚量は、刺激の強度ではなく、その対数に比例して知覚される」

スティーブンスの法則は、「刺激の種類によってべき乗に掛かる係数が違う(同じ種類の刺激ならば、刺激エネ...続きを読む

Q尺度構成法について、よくわかりません・・

こんばんは。
現在「よりよい社会調査をめざして」という本を使って勉強しているのですが、「尺度」についてわからなくなってしまったので教えてください。

・尺度には大きく4種類あって、それは名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度である。
(それぞれがどういうものであるかはわかりました)
・尺度は妥当性と信頼性を備えていなければならない
(信頼性は再テスト法や折半法で調べる)

上記の四つの尺度と、「尺度構成法」というのはどう違うものなんでしょうか?本には尺度構成法の項目でサーストン尺度、リッカート尺度が書かれています。

上記の四つは客観的なデータ(性別、年収、温度など)の尺度、サーストンおよびリッカートは内面的なデータ(Aについてどう思うかなど)の尺度ということなのでしょうか?それとも上記四つと併用するものなのでしょうか?

自分でもどうわかっていないのか明確に書けないほどよくわかりません。社会調査について勉強し始めたばかりですので、本当に簡単な説明で結構です。どなたかわかりやすく尺度構成法について教えていただけませんか?参考URLの紹介のみなどでも構いません。
どうぞよろしくお願いいたします。

こんばんは。
現在「よりよい社会調査をめざして」という本を使って勉強しているのですが、「尺度」についてわからなくなってしまったので教えてください。

・尺度には大きく4種類あって、それは名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度である。
(それぞれがどういうものであるかはわかりました)
・尺度は妥当性と信頼性を備えていなければならない
(信頼性は再テスト法や折半法で調べる)

上記の四つの尺度と、「尺度構成法」というのはどう違うものなんでしょうか?本には尺度構成法の項目でサース...続きを読む

Aベストアンサー

>尺度水準がものさしで、尺度構成法が目盛り、と解釈したら間違いになりますか?

自分の中で分かり易くするために,そのように理解している分には構わないのですが一般的には誤りとなるでしょうね。

例えば心理学では人の心を測ろうとするわけですが,人の心は三角定規で測ることはできません。いくら性能がよくてもセイコーやシチズンの時計で人の態度や価値観などを測定することもできませんよね。そこで人の心を測定できるような"ものさし"を作ろうとするわけです。その"ものさし"を作る方法のことを総称して尺度構成法というのです。

尺度水準は尺度構成法(例えばリッカート法)によって作られた尺度を使って測った値がどのような数値であるかを表しています。だから,どちらかというと尺度水準が目盛りみたいなものですかね。

Qシャクターの情動二要因理論

シャクターの情動二要因理論について、簡単な解説をお願いします。
私たちの普段の生活の中で例をあげると、どのようなものでしょうか?

Aベストアンサー

一般に情動に関する理論は三つほどあげられますが、情動二要因理論はその一つです。
シャクターによる情動二要因理論は、情動の形成というものを二つの要因、すなわち身体反応とその原因を類推する事によって説明しようとしたものです。
この理論において重要なのは、身体反応そのものにあるわけではなく、その原因を身体反応から類推する事によって情動が決定されるという点にあります。(身体反応から自動的に情動が引き出されるとするジェームス・ラング説とはここが大きく異なる点です)

この理論では、同じ若しくはほぼ同様の類似した身体反応を経験したにもかかわらず、そのとき感じた情動が異なるという事について説明が付きます。
分かりやすい例で行くと・・・
遊園地に男女ペアで行き、お化け屋敷に入ったとします。
このとき、お化け屋敷の雰囲気による恐怖感から来る緊張によって起こる身体反応(発汗量の増加、心拍数の増加)をこの男女ペアは好きな人と一緒にいる事による緊張による身体反応であると誤認しやすくなると言います。(所謂つり橋効果の一種)

ちょっと文章にまとまりがないですが…大体こんなところでしょうか。
先にも言いましたが、身体反応の原因を類推する際、置かれている環境や状況をどのように認知しているかの違いや、生理的変化に関して与えられた情報の違いから、類似した身体反応からまったく別の情動が引き起こされうる点が重要だと理解すればいいのではないかと思います。

一般に情動に関する理論は三つほどあげられますが、情動二要因理論はその一つです。
シャクターによる情動二要因理論は、情動の形成というものを二つの要因、すなわち身体反応とその原因を類推する事によって説明しようとしたものです。
この理論において重要なのは、身体反応そのものにあるわけではなく、その原因を身体反応から類推する事によって情動が決定されるという点にあります。(身体反応から自動的に情動が引き出されるとするジェームス・ラング説とはここが大きく異なる点です)

この理論では、同...続きを読む


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