コンピュータ・シミュレーションによる内田・クレ ペリン異常曲線の合成

コンピュータ・シミュレーションによる内田・クレ ペリン異常曲線の合成

その他のタイトル Factor‑analytic synthesis of the abnormal curves of the Uchida‑Kraepelin

Psychodiagnostic Test by computer simulation

著者 辻岡 美延, 東村 高良

雑誌名 関西大学社会学部紀要

巻 5

号 2

ページ 1‑21

発行年 1974‑03‑30

URL http://hdl.handle.net/10112/00023200

コンピュータ・シミュレーションによる 内田・クレペリン異常曲線の合成

延 良 美 高 岡 村 辻 東

〔 問 題J

東村・辻岡による第二論文(6)~コンピュータ・シミュレーションによる内田・クレペリン作業 曲線の合成と因子分析による分解~0 においては，コンピュータ・シミュレーションによって合 成されたクレペリン曲線は，現実に観測される生の作業曲線と，あらゆる観点においてほとんど 完全に一致するものであることが実証された。しかし，上の場合においては，正常曲線またはそ れに準ずる曲線がより多く生起するような現実の確率モデルに従って合成曲線が作られた。換言 すれば，すべての因子得点，すなわち下の辻岡の因子分析モデルによる公式3における状態因子 (state factor)の因子得点ふ， S2;,……，品と誤差因子得点 E;;(j=l, 2, …... , 30)には，平均 0,  標準偏差1の正規乱数が代入

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（瓦， <1;,a;, b;, ら は そ れ ぞ れj行目の平均，標準偏差．各因子負荷量である。）

され，加算速度因子冗に対しても，標準偏差が 1.00より 0.00まで変化させられながら正規 乱数が代入され，曲線合成が行われた。 したがって，標準正規分布の性質上，偏差値が士3.00 あるいはそれ以上の値を生ずる確率は極めて小さく，実際に極端な異常曲線が合成される確率も また小さかった。この確率は，異常曲線が現実に観察される確率に該当するわけであるが，本論 文では，わざと，異常曲線に焦点を当て，観察される以上の濃密な確率で，異常曲線のみを集中 的に合成発生せしめて， これに分析考察を加えようというわけである。あるいは更に積極的に未 だ人々に観察されざる異常曲線をも，理論的に可能なものはこれを創出してみようというわけで ある。このような操作は，内田・クレペリン作業曲線に対する内田氏らによる従来までの解釈や 判定法tz2)に対しても一つの新しい光を投げかけるものと考えられる。

1)  本論文は，辻岡・東村による第一論文：：内田・クレペリン作業曲線の分解と合成一因子分析と因子得 点判定法ー：：，心理学研究（受理済），東村・辻岡による第二論文：：コンピューク・シミュレーションに よる内田・クレペリン作業曲線の合成と因子分析による分解：：， 心理学研究（投稿中）に続く第三論文 である。尚本論文は，更に続いて発表される東村による：：内田・クレペリン作業検査の因子得点判定法 の電算機判定プログラム：：および：：内田・クレペリ ／作業検査の因子得点判定法の信頼性と妥当性：：と の五部作中の一つである。

3 上記モデル公式は第二論文(6)に詳細に説明されている。

‑ 1 ‑

関西大学『社会学部紀要』第5巻第2号

〔方法〕

今，六個の作業機能の因子の因子得点を ー3 2  1 0 , +1,  +2,  +3の七段階の得点 を取るものと考えると， 7の6乗個すなわち， 117,649種の合成曲線が得られる。しかし，合成 件数があまりにも多量にのぼるため，本論文においては，加算速度の因子得点T;(個人iの因子 得点）はすべて辻岡⑯ の規準集団（大学生300名）の作業量平均とし，五個の状態因子の発現 状態をそれぞれ，ー3, 0,  +3とした3の5乗個すなわち243例について述べることにする。ま た243例のすべてについて述べるのは別書 (21)に譲り， ここではスペースの関係上，本論文の 文脈の上で系統的に重要と思われるものについてのみコンビュータのアウトプットを掲載例示す

ることにした。

また，誤差因子の因子得点 (E心については，上記第二論文において述べたように，少なくと も二つの確率モデルを考えることができる。すなわち，誤差因子得点を

E;;={N(O, 1り ｝ … …(ModelA)  とする ModelA と

恥={NCO,rり｝ 且つ r;={N(l,0.01)}……(Model B)  とする ModelBとがある。

Model Aでは， 誤差因子得点は乎均を 0,標準偏差を1とする正規確率分布に従うものとし たが， 異常曲線のみの観測値 (X;;)から算出した E;;の分布は， 平均は0であるが標準偏差は 1.2乃至 1.3であるので， Model Bでは瓦についての二重の正規確率分布を考える。すな わち， 7;は個人 iについての変最で， 個人に応じて大きくも小さくもなり， それは平均1分散 0.01という正規確率分布に従うと考えるのである。 したがって， D‑値 (Anti‑ModelScoreと もよび， Fig. 1の最下段参照）の大きい個人は， この E;;の標準偏差 7;が大きいと考えるの である。

そこで，上の243例についても， ModelA に従うものと， ModelBに従うものとの合計486 例が考えられるが， ModelBのすべてについてではなく， ここでも再び， 極端に r,の大きな 異常な場合にのみ r,を固定して，すなわち 7;が 1.3の場合の二つの例についてのみ掲載する に留める。

われわれのモデルにおける六個の因子得点は，理論的にも，また現実の観測値においても独立

（無相関）であるから，今までに読者の側で観察されなかった異常曲線であるとしても，それは 仮空的なものではなく，常に存在可能な，またいずれは観察可能な曲線だといえるのである。

〔結果〕

下において例示される合成曲線は，加算速度の因子得点がすべて 0すなわち平均点に限定され ているので，作業量に関しては平均水準に調整されている。また，このような異常曲線の現実に

‑ 2 ‑

コソピューク・シミュレーションによる内田・：クレペリソ異常曲線の合成（辻岡・東村）

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Fig. 1 General Energy Levelの因子得点が一3の合成曲線

おける生起確率は非常に小さいものであるから，いわば極めて稀な典型例だと考えて戴きたい。

しかしながら，このような典型例の考察は，現実の複雑なデークを解釈する上に非常に有益な知 見を与えることを見逃がすこともできない。

合成曲線例を因子の異常性の複雑さの観点から，より単純なものより複雑なものへと系統的に 例示しよう。

〔I) 一個の状態因子のみが異常を示す曲線

(1)  第一状態因子（一般ニネルギー水準）が異常な曲線3

General Energy Levelの因子とは，内田氏の定型曲線の「定型傾向」と「休憩効果」を共に 含んだ作業機能の因子で，別名「常態因子」すなわち "'IE常状態ミの因子とわれわれが呼称した ものである。 この因子の因子得点が一3で他の状態因子の因子得点が 0, すなわち平均状態で あれば合成曲線は Fig.1のようになる。前半，後半共，定型であるが，当然の事ながら休餓効 果は全く認められない。誤差因子得点は特に断わらない限り， Model A にもとづく正規乱数が 代入されたものである。図中＊印と実線で結ばれた曲線は誤差因子を含まない六個の作業機能因 3)  因子の心理学的解釈や因子負荷量の推移については辻岡(IB)及び辻岡・東村の第一論文~O) に詳述されて

いる。

‑ 3 ‑

関西大学『社会学部紀要』第5巻第2号

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Fig. 2 Fatigueの因子得点が +3の合成曲線

子のみによって合成された理論的合成曲線（モデル公式の最終項 6必E;;を除外したもの）であ り，〇印と点線で結んだ曲線は誤差項を加えたもので，現実の観察曲線に対応するものである。

図中，曲線の右側に，後者を X, 前者をえとし，その差すなわち d汐;E;;をD としてそれら の数値が記入されている。また Dの二乗平均，すなわち，

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が D 欄の最下段に記入されている。 この例では D=3.21である。 また代入された因子得点は，

各因子の英語名の右側の二段に並んだ数値の内の下段に記入されている。上段は最終項を含んだ 合成曲線を因子得点判定法によって再採点した因子得点である。この因子得点（上段）は代入さ れた元の因子得点（下段）と比べると誤差項の混入の度合に応じて変動している。（後述〔考察〕

の「可逆性」の節参照）再採点された因子得点に対応して各因子の発現状況がカナ文字で七段階 に評定記述されている。最下段には Dー値すなわち反モデル得点 (Anti‑ModelScore)の大小に より曲線の異常性が評定（三段階）される。 （詳しくは第一論文M参照）

(2)  第二状態因子（疲労因子）が異常を示す曲線

疲労因子の因子得点が +3で他はすべて平均状態の合成曲線は Fig.2のようになる。

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Fig. 4 Rhythmの因子得点が +3の合成曲線