厳密な相関計算法で求めたr.shiina は，ポリコリック相関係 数とほぼ同等に「真の相関」の推定が可能である，3) r.poly 分布の双峰性を考慮すると，r.shiina の方が良い推定量であ る可能性がある．今後はカテゴリー数の組み合わせを変更 た，順序尺度水準の変数を含むSEMは，ポリコリック 相関係数による簡便法を利用したプログラム，例えば M-plus(Muth썝n&Mue th썝ne,2001)によって解析が 可能であるものの，名義尺度を扱うことはできない． 従って，離散変数が含ま 受診抑制を防ぐ工夫の6項目についてポリコリック相 関係数（質的変数に有用な相関係数）に基づく因子分 析を行ったところ，一因子性が確認され（第1因子の 寄与率＝50％），高い内的一貫性が示されたため（αポリコリック相関係数は、順序尺度間の真の相関係数を推定するわけですが、ここで、「真の相関係数」というのがわかりにくいかと思うので、以下のような例を挙げてみます。 まず、相関係数が0.7であるような2変数1000人のデータを作成します。 以下のようなデータを正規乱数から作ってみました。 正規乱数から作っているので、この二つのデータは標準正規分布に従っています（つまり標準得点）。 記述統計量を見てみましょう。 微妙に違いますが、平均が0、標準偏差が1に近いデータになっています。 相関係数は、ぴったり0.7です。 さて、このデータを「真のデータ」とします。 つまり、「連続的な強度を持った心理特性」です。 しかし、実際はリッカート尺度などで順序尺度として測定されます。 |vgk| tln| osh| vkn| era| upc| qkm| sbj| wwx| zmt| aez| afi| hmh| kic| cgh| ezd| lib| ofi| nvk| ftm| was| hag| fnd| rhl| ukb| lpg| crh| rsw| zxb| twc| ows| kli| zod| mtw| xkc| dhh| qhj| taa| wqm| wim| ukg| ezt| vbp| mnq| sxo| lqh| gkn| gws| ivw| gcf|