1．対象者

が，妥当件に関してはかなり問題があった。それは，臨床群のプロフイルの 約半数が適応プロフイルと判定された蛎実に端的に表われている｡すなわち，

適応群，相談群での判定の適中率が，それぞれ66〜70％，78〜86％であり，

或る程度判定に成功しているのに反し，臨床群では40〜54％という低い適中 率しか得られず,falsenegativeの蛎例が多くぶられたのである。

以上の結果は,KMIIの予測的妥当性の欠如を物語るとも解されるが，わ れわれは，このような悲観的縞倫を出す前に，なお試象るべき分析が残され ていると考えた。

本稿は，いわば，その残された分析を試みた訳であるが，その前に何が残 されているかという点について若干記しておきたい。前論文では,KMII資 料のなかから，通常用いられる十数個の尺庇縛点と，プロフイルの主観的判 定の妥当性を確かめたのであるが，このことは,KMII資料を或る角度から 比較したに過ぎないのであって,KMⅡが含んでいる情報すべてを汲みつく している訳ではない｡尺度得点に関していうならば,艇々術摘されるように，

各尺度の絶対的な高さだけでなく，尺度相互￨川の関係を加味したプロフイ ル．パタンに新目すべきかもしれない。11実，われわれは，臨床群のfaise negativeのプロフイルをぷていくうちに,Paが相対的に高くMaが低い

'lf例,F>Kの関係が象られる･l#例がかなりあるということに爺付いたので ある。また,主観的判定についていうならば，各判定者が気付かぬ手掛りで，

しかも3群を判別する情報があるかも知れないのである。更に付け加えるな らば,KMIIプロフイルには，元来全く表われない種類の燗綴が残されてい ることを指摘することができよう。というのは,プロフイルはMMPIで最も よく用いられる13個の尺度に韮いて橘成されてL､るのであるから,これら以 外の尺度（所訓，追加尺度や新尺度に相当するもの）や，特定の項目に対す るluI答自体はプロフイルには炎われ得ないのであって，こうしたなかに当面 の目的に有用な情報が含まれているかもしれないのである。

以上の観点から，本稿では，何度3群のKMII記録を検討し，その予測的 妥当性を吟味する目的で，プ画フイル・パタンの分析，新しい尺度による比 較を行ない，股終的には，諸棚の手がかりを総合して3群を判別する客観的

な方式を考案する目標をたてた。

手 続

1 ． 対 象 者

大学在学中において適応状況が良好と判断された適応群，在学中に精神医

3

学的処置を受けるほどの精神障害の発現が染られた臨床群，及び学生相談室 に情緒的適応上の問題で自発的に来談し，或る程度カウンセリングが継続し たクライエントからなる相談群の計3群の学生の入学当初に実施されたKM nが本稿で扱う資料である。これらの群構成のための対象選択の諸手続につ いては前論文（田中，1971）に詳述しているので，重複を避ける意味で省略 する。ただし,分析の対象となった人数は,夫々適応群53名，臨床群27名，

相談群24名である。適応群は前と同様であるが,臨床群3名，相談群4名が 脱落した理由は,これら7名の原資料が入手できなかった為である。今回は，

各尺度得点だけでなく，各項目への回答のあり方をも取り上げる必要上，原 腫I答用紙が入手できなかった7名を止むなく除外している点を付記しておき

たい。

2 . K M 調 査 票

分析の対象となった資料は，前記のように大学入学時に実施されたインベ ントリー形式のKM調査票(KMII)である。このインベントリーは,MM

PIから抽出された160項目からなるMMPI短縮版（鈴木,1961)を更に 改訂(金沢大学学生相談室,1964)L,150項目にまとめたものであって，実 施，採点，解釈はMMPIに準じて行なっている。

3 ． 分 析 の 方 針

まず,KMプロフイルのパタン分析を客観的に行なうために，基本尺度を 組合せて幾つかの指標を作り，これらの指標の3群比較を行なう。次いで，

プロフイルにあらわれた不適応徴候とでもいうべきサインを求める｡

今まで用いなかった尺度として,Kleinmuntzの不適応尺度(Mt)を適 用しその妥当性を吟味すると同時に，われわれの資料から同様な意義をもつ 新しい尺度を構成する。このため150個の項目全部について反応出現率を調

べ，群比較を行なう。

最後にKMII記録から得られた不適応予測に有用な手掛りを総合する段階 において，比較的単純なチェック・リスト方式による場合と，判別関数を用 いる場合とについて夫々群判別の成功度を確かめたい。

結 果 の 分 析 1．プロフイル・パタンを表わす指標

臨床家がMMPIプロフイルを解釈する際には，各尺度の絶対的な高さと 同時に，それらの相対的位磁関係，いわゆるpatternco㎡igurationを考慮 しているといわれる。プロフイルのパタン分析とは，各尺度を独立に把えて

解釈するのではなくて，尺度相互間の関係の解釈であるといえよう。パタン 分析には，よく知られている「転換V」−これは転換ヒステリーの患者に 典型的に柔られる布置であるが−のように，プロフイルを一瞥して判読で きるような種類のものもあるが，すべてのパタン分析がこのような直観的視 察にだけ頼れるわけではない。このため，パタン分析を進める手続として，

プロフイル指標(profileindex)を利用する方法が幾人かのMMPI研究家 によって提唱されている。Welsh,G.S.(1952)の不安指標(Anxietylndex, AIと略す）は，その代表的な例であり，これは次の式で求められる指数であ

る。

AI=[Hs+2+Hy)+[(D+pa)‑(Hs+Hy)] ₃

こ上では,以下に記すような11個の指標を仮りに設定し，それらの3群比 較を試象た。これらのうち，若干の術標は従来のMMPI文献上から借用し たものであり，他は筆者がプロフイル判定の経験から試行錯誤的に織成した

ものである。

[1]Av.T

臨床尺度の平均T得点。臨床尺度8個のT得点の算術平均であり，これ が高いことは不適応を意味する。

[2]AD

臨床尺度内におけるT得点の平均柵差。尺庇illlの変動を表わす指標として 臨床8尺度及びSi尺度の平均偏差を求める。正端プロフイルに近い程この 値は小さいと期待できるから，逆にこの価が大きいことは不適応を表わすか も知れない。たエし，さきに求めた3群の平均プロフイルでは，適応群より 臨床群の方がバラツキが小さい｡適応群は,D,Pa,Pt,SCが標単をかなり下 廻るため，バラツキが大きくなる何i向がある。

[3]F‑K

T得点においてFがKを上廻る関係は正備プロフイルではみられないと いってよい。治療効果が認められる場合,F>KがF<Kに変化することが 経験的にも知られており,F‑Kが大なる値をとることは不適応を表わすと 考えられる。

[4]D/(Hs+D+Hy)%

neux･otic3尺度(Hs,D,Hy)のなかでD尺度が占める割合を％で表わした ものである。この指標は，3群の平均プロフイルの知見に基く経験的なもの であって，おそらく抑うつ峨向の術標となるであろう。この値が高いことを 不適応的と仮定してL,るが，そうすると「転換V」の如きパタンが低く表わ

5

れることになるので，3尺度の絶対的な高さを併せ考慮する必要があるかも

知れない。

[5](D+Pt)/2

neurotiCな傾向を表わす指標として作られたもので,値の大きい程不適応

的と桑なされよう。

[6]Si+D‑Ma

活動性，特に自己のなかに引きこもらないで外界へ働きかける傾向をみて いると仮定した指標で，値が大きい程非活動的で不適応状態に陥り易いと考

えられよう。

[7)(Sc+Pa)/2

psychoticな傾向,特に非現実的な思考の現われと解し，この値の大きいこ とは不適応に結びつく可能性があると仮定した。

(8](F+Pa+Sc)/3‑K

精神分裂病に典型的に黙られるMMPIパタン，即ちFが高く,F>Kで かつPa,Scが高いという関係を表わそうとしたもので，この値が大きい 程,psychoticな慨向が強いと仮定した。

[9]Pa+Sc‑2･Pt

Pa,Pt,ScがV字型あるいは逆V字型になるパタンが不適応を表わしてい るとぶなすものである｡特に,Pa,ScのT得点が高い時有効なように思われ，

この値が大きいことはpsychoticな傾向，逆に小さいことはnellroticな傾向を 表わすと考えられるので，この値の絶対値の大きい程不適応的であると仮定

する。

[10]IR

Welsh,G.S.(1952)のInternalizatioinratioであり,(Hs+D+Pt)/(Hy +Pd+Ma)により計算される比率である。IRが低いことが必ずしも適応的 とはいえないが，この値が高いことは，自己の問題を内面化する傾向が著し いとゑなされる。さきにみたように,われわれの標本では,actingout型の不 適応者をとらえることができなかったので，こLでは高いことが不適応的な 意味をもつものと象なしておくことにする。なお,第1表では，この値を100 倍した数値が示されている。

[11]AI

Welshの不安指標(Anxietylndex)である。さきに記したように，この 値の大なる程，不安が高く，不適応につながるものと把えている。

第1表は上記の11個の指標の3群の分布状況を表わすために,平均値と標

第1表諸種の折標の3群別平均値及び標郡慨錐

杣 峨 群

M S D

56､3$・・7．64 6.7f2.79 3.9s・15.95

申 申 ●

39.923.88

58.5§・・8．03

● ● ＊

66．4617.89

55.79..11.03

C 申 ●

6.8316．40 12．509．43

●●

107.75‑14．99

● ● ＄

60．7517．08

6．44 1．63 10．66 3．56 8．25 20．18 6.78 11.80 7．15 13．18 14．47

50．526．34 5．441．60

−1．2612.

の今

34．262．47 50．967．21 53．7019.64

50.3j7.90

‑0．6312.妬 7．676．97 99.9314．21

● ● ●

52.4412．81 48．45

5．55

−5．17 31.76 46．89 49．09 46．49

−6．40 9．92 97．23 40.47

ｊｊＪｊｊｊＪｊｊｊ１１２３４５６７８９加皿ｆｌＩｔくｌｆｆ１ｆｆ

Av･T A D F − K

D/(Hs+D+Hy) (D+Pt)/2

Si+D‑Ma

Pa+SC‑2・Pt

IR A I

･5%o｡1%…0.1%(いずれも適応群の平均値との差をt検定した 場合の有意水準）

準偏差を示したものである。この表から,ADとPa+SC‑2．Ptを除いてす べての指標の平均値が，適応群，臨床群，相談群の順に並んでいることが読 象とれる。このことは，概していえば，相談群の方が臨床群よりも一周不適 応傾向を表わすプロフイルを示しているとみることができるかも知れない。

しかし，こ上で取り上げた指標に,相談群特有のneuroticな特徴が多く含ま れている結果に過ぎないとも解される。ところが,相談群(D+Pt)/2fAIの 如きnE11rOticな指標だけでなく,(SC+Pa)/2*(F+Pa+SC)/3‑Kの如 き藤ychoticなそれにおいても臨床群を上廻る値をとるところをみると，矢 張りneurotic,psychoticという質的な差異を超えて相談群の方がよりab.

normalprofileを示す傾向があると象て差しつかえないようである。究極の 目的が不適応者の予測にあるという意味で，いま適応群と両不適応群の間の 平均値の差を検定(t検定)すると,適応群と臨床群との間には,[4],[5],

[7],[11]において，また適応群と相談群との間には,[9]以外のすべて の指標において有意差（有意水準5％以上を採用）が認められた。Pa+Sc

‑2･Ptの絶対値は，どの群でも有意差が認められなかった｡絶対値でなく正 負を考慮した場合には,適応群の平均は2.19(SD12.04)，臨床群0.48(S

第2表KMプロフイルにあらわれた諦枕の不適応の サインの群別出現率（％）

群応鳩詔創灼皿晦０８６剛６坊８鴫皿妬認Ⅳ嘔妬４適

サ イ ン

D≧12(粗点）

Pa≧8(粗点）

Pt≧14(粗点）

Sc≧12(粗点）

Si≧14(粗点）

T得点＞70の尺度4個以上

Av.T≧57

Pa尺度が最高 Si尺度が鮫高

Paが最商か田.Maが最高でなし

F > K

Siが最商でF>K (D+Pt)/2≧55 (Sc+Pa)/2≧55 (F+H+Sc)/3>K D/(Hs+D+Hy)%≧34 D/(Hs+D+Hy)%≧34で Hs+D+Hy≧150

AI≧55

IR≧1．00

m+Sc‑2･Pt≧15で Pa≧60またはSc≧60

群床釦調理鋤訓訂４７ｕ机４妬四四鯛釦偲妃０臨

相 談 群

50 67 46

67 50 42 13

50 21 21 42

58 13

67 50 54 58 46 58 71 17

各尺度の数値は特記しない限りT得点で表わしている

断するよりは，むしろこうしたサイン群の出現状態を何らかの形で総合して 判断を下すことになるので，不適応プロフイルは或るサインで見逃されても 別の妙インによって把えられることが期待できるわけである。

第2表に掲げたサインは，上記の観点に立って，多分に試行錯誤的に選ん だ基準によるものである。このうちIRを除いては,falsepositiveは30%以下 にして,かつ全体の誤判定率をなるべく低くするような分割点を決めている。

9

3.Mt尺度の妥当性

かつて,Kleimuntz,B.(1960)は，糟神医学的処置を受けた前歴をもたない

「適応的な」学生と，何らかの処織や治療を受けたr不適応的な」学生，夫々 40名を基準群にとり，両群のMMPI566項目のなかで群間に有愈差の認めら れた43項目から新しい尺度(Mt尺度）を柵成した。この尺度の妥当性 は,Kleinmuntz自身(1960)"Fowler,R.D,ら(1968)により確かめられている。

ところで,謝tわれのKMIIのなかにはKleinmuntzのMt尺度43項目のう

ち，21項目が含まれているので，この21項目でMt尺艇を櫛成し,3群を比 較した結果が第3表である。この尺度は，高得点が不適応を表わすから，3

鋪3麦3群のMt尺哩の平均、槻恥隔溌及び分布の範囲 群 N M e a n S D R a n g e 適 応

臨 床 相 鎖

群群群

53

27 24

３２８５２５■●●８９１

１

3．42 3.01 3.

６６６１１１一−１３６

群の平均値の大きさは．多くの臨床尺庇と軌を一にして，相談群,臨床群,適 応群の順であり，しかも臨床群はむしろ適応群に近い値をとることも同様の 傾向である。試桑に平均値間の有意性の検定を行なうと，適応群と相談群の 間のt値は3.72(p<.001)となるが，適応群と臨床群との間では,t=0.88 であり有意ではない。Kleinmuntzの結果は,43項目からなる尺度であるから，

この結果と直接比較することはできなL,が，参考までに記すなら，彼等の適 応群の平均値は6．78(SD=5.20),不適応群の平均値は23.15(SD=9.38) で,0.1%水準で有意差が認められたという。このような大きな差異は，新た な標本で再吟味された際も同嫌であって,男子の糸50名の適応群で,平均7．

28(SD=4.89),男女21名からなる不適応群で，平均28.29(SD=9.44), 両平均値間の有恵水蠣は矢張り0.1％以上であるという。Kleinmuntzの「適 応群｣,「不適応群｣設定の手続に較べれば,われわれの群柵成の手続の方ｶ＃，

はるかに厳密であるといえるが,それにも拘らずKleinmllntzの結果のような 大きな差がみられないということは,21項目からなるMt尺腫が,そのま上彼 等のMtのような妥当性を持ち得ないということになる｡雌2）

ところで，彼等はMtの分割点を15点においた場合，適応群では96%の適 中率，不適応群では95％が適中し，合計80名の標本では3名のfalse negativeと4名のfalsepositiveがあったに過ぎないと組している。

われわれのMt尺度について同様の吟味を行なうため,12点を分割点に決 めるならば,その結果は第4表に示されるように,適応群での適中率は81％，

臨床群は15％,相談群では46％と極めて低いばかりでなく，臨床群と適応群 は弁別不可能なことがわかる。この獅情は，分割点を移動させても殆んど変 らず，このことからもMt尺度の妥当性は疑わしいと言わざるを得ない。

鋪4XMt尺腱柵点の3群比較（数字は人数）

岬一蝉｜計 ︾｜娼加一銅 群

床認４

i墜壁

l i

24

4．項目反応率と新い､尺度の作成

こ入で，改めて3群のKMIIに対する反応の差異を項目レベルにたち展っ て調べることにする｡第5表は,150個の各項目について3群の反応出現率を 表わした一覧表である。一般に，無l'DI答（？）の出現率は，どの項目，どの 群においても極く僅かであって無視できるとして表示の簡素化のため肯定llリ 答(True)の出現率だけを記した。臨床，相談両群における肯定反応の出現 率（肯定率）が，夫々適応群のそれと有意な差異を示すかどうかをXz検定に より確かめた。こ比でも，反応は肯定とそれ以外の2カテゴリーとし,Xz値

を求めた。その結果，5％以上で有意な場合には表中の夫々の群の肯定率に 星印を付して示している。臨床群に比し，相談群の方が肯定率に差のある項 目が多いことがわかり，いままで諸尺度，指標の群比較にゑられた特徴が項 目に対する反応レベルにおいて生じていることが知られた。反応出現率に群 差が桑られる項目を集めて新しい尺度を作るために，相談群では0.5％水準 以上で有意な項目，臨床群では5％水準以上で有意な項目を採用することに した（第5表の項目番号に（）が付いている項目力採用したものである)。こ うして，150項目から26項目力軸出され，新しい尺度が擶成された。この尺 度を仮りに不適応予測尺度(Pm尺度）と名付けることにする｡姓3》

第6表には,Pm尺度の平均値，標準偏差及び分布の範囲を掲げた。また得 点分布状況を相対度数多角形で表わしたのが第1図である。たxし，このグ ラフは移動平均法によりスムージングを施した結果である。これらの図麦か ら,Pm尺度の得点も適応群く臨床群く相談群の関係にあることが知られる。

2群間の平均値の差をt検定により調べると，臨床群と適応群との間では，

ll

第5表KMIIの項目に対する抑定反応の出現率の3群比較（数字は%)

０１２４２４

●０蛎釦４

３四岸ぬり弔夕■︑〃 ６９ｔ

７

Ｊ唾Ｊ３

O m f

7 7 0 5 C

〕

67．54

．

〕 O C

･5%･・1%…O.5%(いずれも適応群の頻腿とのX8検定による有愈水準）

園応群髄床群相峨胖 ^頂目

番号 適応鮮腿床群相麟群 ^暇目番号

●

●

●●

● ● ●

●

●

●

申

＊

申 ● 申

7 0 6 7 4 1 4 2 4 3 7 3 3 3 7 9 3 9 2 7 0 6 7 4 1 4 2 2 2 2 9 7 8 6 7 1 5 1 7 3 0 4 2 2 2 ． 8 5 6 6 7 81･50 4 0

" 2 1 浬 2 5 0 4 4 4 2 6 4 2 5 2 6 7 0 1 7 1 1 4 3 3 2 5 5 2 4 2 1 5 2 9 1 9 3 3 艶 5 8 浬 2 9 0 4 1 5 1 7 19．33 6 7 6 3

7 1 3 5 6 4 6 1 5 2 9 5 6 ° 4 2 2 6 8 鮪 妬 8 1 7 1 1 1 8 4 1 4 6 3 0 3 3 8 9 7 5 6 7 4 2 1 5 2 9 認 3 3 3 7 4 2 4 4 7 9 7 0 亭 7 5

２３５２２４０１０８５５３７０３５０４８２６２Ⅳ認８鴫如喝０郡幅帥２帽咽釦坊躯糾咽妬副副妬８認犯調鯛７２１４９６４２６２４４５１１４ ｊｊｌｊｊｊｊ副馳記副弱茄師銘弱印刷陀侭創砺師鎚的和刎泥沌剥矧花両沌ね帥副艶出射鯛駈師閉酌卯剖蛇卵創蛎舗卯兜的剛ＩＩくくくくくく ●◆●●●印羽師０だ記布４伽記調汚胞 ●●●●●

●●●︑●

●

● ● 0

1 3 2 2 3 6 3 0 8 3 弱

0 4 4 5 5 6 2 6 3 3 4 0 5 2 6 8 5 2 2 0 6 8 6 3 6 2 7 0 2 3 3 0 7 9 8 1 0 4 2 7 3 0 4 1

9 1 1 4 3 2 6 5 5 7 4 2 1 4 4 9 4 8 9 0 0 7 9 7 0 4 2 3 7 5 6 4 1 6 7 0 1 1 4 3 7 8 3 8 5 6 3 4 3 7 5 7 6 3 3 2 3 7 3 2 2 2 3 4 2 3 1 5 4 9 5 2 8 1 7 4 7 2 7 8 4 5 5 6 1 5 1 9 2 0 5 5 4 4

4 4 7 6 5 9 7 9 7 0 1 9 3 7 2 1 2 2 3 0 2 6 1 7 2 6 4 7 3 0

１

１ｊ

節6没3群のPm尺度の平均、標準侶差及び分布の範囲

S D 2.94 4.21 3.08

Range

1‑15 4−21 8−19

Ｍ６０３

１１

群一応床談 Ｎ｜認罰別

適曲杣 群群群

相対度数︵％︶

鋪 1 図 P m 尺 度 の 棚 対 度 数 の 3 群 比 較

鋪7%Pm尺度得点の3群比較（数字は人数）

津 唖

13

t=4.91(p<.001),相談群と適応群との間では,t=9.81(p<.001)であ り，いずれの場合も群間の差異は統計的に有意である。

吹に,Pm尺度の得点を11点を分割点として上下の該当人数を調べると，

第7表の通りである。この結果は,さきのMt尺度よりは有望なようである。

若し，11点以上を将来不適応を起す可能性ありと判断するならば，104例全 体の適中率は77%(80例）である。Mt尺度を第4表の如く分割した場合，

その適中率は56％（58例）であるから,Pmの方がはるかに予測的妥当性が 高いといえよう。しかし，群別にfalsenegativeを調べてぶると，相談群では 5例（21％）であるが，臨床群では14例（52％）と著しく高く,Pmでも臨 床群の約半数を見逃がすことになる。この傾向は，以前に行なった主観的判 定の場合と同様な傾向である。

5．プロフイル特徴を総合した客観的判定

プロフィルにあらわれた様々な所見を総合して判定する手続は，臨床家が 常に用いている方法であり，前論文における判定者の主観的判定にも本人が 意識すると否とに拘らずそのような総合化が行なわれていたに違いない。

こLでは，こうした総合判定を客観化することが目的である。

総合化の方法として，さし当り次のような二つの方法を試象た。第一の方 法はチェック・リスト法とでもいうべきタイプの比較的単純な機械的な手続 を用いる。これは,各人のプロフイルのなかに,不適応サインが数多く現われ ていればいる程，不適応に陥る可能性が高いと判定するものであって，予め 不適応サインのリストを設けておき，そのうちの該当数の多少を基礎に判定 を行なおうとするのである。この場合，総合の仕方は加算的，機械的であっ て，夫々のサインのウェイトはすべて同一であり，サイン相互間の関係にも 考慮が梯われていない点で単純に過ぎるきらいはあるが，妥当性さえ十分に 備えていれば，実用に耐えるわけである。

客観的総合化の第二の方法は，判別関数を用いる多変量解析的アプローチ によるものである。この場合は，尺度や指標が斉らす情報が群弁別に寄与す る程度や,これらの個々の情報相互間の関係が考慮されていることになろう。

（1）チェック・リスト法

さきに第2表に示した21個のサインに,｢Pm≦11」というサインを加えた サイン群のなかから，サイン（項目内容）の意味上の重複，サインの性格と 群別出現率等を考慮し，項目相互間の相関の高さを参考にして冗長なサイン を一部肖ﾘ除し，最終的には,第8表のような14項目からなるチェック・リス

第 8 表 不 適 応 サ イ ン の チ ェ ッ ク ・ リ ス ト

１１１１１１１１ｊｊｊｊｊｊｌ２３４５６７８９脚皿吃咽ＭくくくＩく１１くくくくくＩく

K≦8（帆点）

SiZ14(tIL点）

Pm≧11(粗点）

Av.T≧57

T柵点70以上の尺艇が4個以上

SEL≧55 琴E低≧5§

F+Pa;SC>K

LE‑%≧34

Hs+D+Hy

AI≧55 IR≧l.OO

Pa+Sc‑2.Pt≧15で0Pa≧60あるいはSc≧60 Siが妓商でF>K

Paが股商か、あるいは田やMaが最高とならない

卜を櫛成した。チェック・リストの内容力豊富で，多岐に亘っていることは 望ましいことではあるが，他方余りに項目数が多いことは，実用上煩硝であ るばかりか,多分に亜復した冗長な梢報を収集していることになるであろう。

チェック・リストの咳当数は不適応に陥る可能性の程度を表わす一樋の尺度 とふることが出来るが，この尺度は内的整合性を傭えている必要はないので ある。この14項目からなるチェック・リストに該当する項目数(不適応織点 と呼ぶことにする）の3群における分布状況は第9表のようになっている。

いま，不適応織点4点以上を不適応と判定するならば，全体104例での適中 率は72％（75例）となり，3点以上の場合は71％(74例）の適中率である。

この結果を第7表のPm尺度による判定と比較すると，チェック・リスト法 の方がかえって適中率が低くなる。総合判定が，単一尺度による判定よりも 適中率が低くなること，しかもチェック・リストにはその単一尺度が含まれ ていることなどは一見奇異の感を与えないでもないが，この秘の結果はあり 得ないことではなく,Fowlerら(1968)がMt尺度を単独で用いた方が，複 雑な判定プログラムを用いる時よりも高い妥当性があったことを報告してい

"lO麦尺庇・術概(9個)を用いた判別関数における各変数の 係数と定数噸

Z(鴎・杣）

−2．15 0．71 0．53

−2．54 2．47 4．72

‑1．10 0.01

−0．74

‑111．84

−0．79

1．13 0．02

−8．02 1．11 0．78

‑1．

0．57

−0．32 54．07 甦 砥 一 一

D尺1世 Pt尺度 Si尺l災 Pm尺腿

Av･T

５２２８６５２６２４３４５４３９０５４９■■やのり■■■■白１００５１３０００５

−一一一肥

弱ＩＫ

︐

3個の判別関数価に基いて決定することになる。第10表は,二つ以上の正規 母築団の一つに判別する判別関数のプログラム（松沌，1972）を利用して解

註4）

いた結果得られた各変数の係数と定数項である。表から読みとれるように，

適応群と臨床群の判別関数をxとすれば

D

X = 1 . 3 5 D + 0 . 4 2 P t ‑ 0 . 5 2 S i ‑ 5 . 4 8 P m ‑ 1 . 3 6 A v . T ‑ 3 . 9 5 H s + 5 + H y

%+0.02ScfPa+0.56(F+¥+S‑K)+0.42AI+165.94

また適応群と相談群の判別関数Yは

Y=‑0.79D+1.13Pt+002Si‑8.02Pm+1｣1(Av.T)+0.78Hs+:+Hy

%‑1.08‑gg芋旦+0.57(F+P:+

³

同様にして臨床群と相談群の判別関数zは

Z = ‑ 2 . 1 5 D + 0 . 7 1 P t + 0 . 5 3 S i ‑ 2 . 5 4 P m + 2 . 4 7 A v . T + 4 . 7 2 鋪 雨 7 ％

‑ 1 . 1 0 ‑ g E 芋 竺 + 0 . 0 1 ( F + P ; + S c ̲ K ) ‑ 0 . 7 4 A 1 ‑ 1 1 1 . 8 4

で表わされる。次いで,X,Y,Zの符号を調べ,若しX,Y共に正なら適応群，

Xが負でZが正なら臨床群,Y,Z共に負なら相談群であると判定する。こ の手続を用いて38f104例を判定した結果が第11菱である｡全体の適中率は 67％（70例）である。しかし，臨床群と相談群相互間のズレを問題にしない

17

"ll表尺度と指標(9IM)による判別関数を剛いた 判定の一致度

︾癖岫 ︾｜調加４｜認 岬−７崎５｜幻 群−１７肥一別

餓

j 汁

"12炎尺鹿・指標(6個)を用いた判別関数における弁変数の

係数と定数頃

正 麺 』 【 」

･D%はD/(Hs+D+Hy)%を表わす

"13嚢尺嘆と指標(6IMI)による判別IM散をIIIいた

判定の一致腱

で，将来のｲ適応者を予測するという観点に立つならば，その適中率は79％

(82例）となる。これを群別にゑると，適応群74％,臨床群74％,相談群96％

である。この結果を姪ると今までの判定に鮫らべ，特に臨床群の適中率が高 くなっているようにゑえるが,適応群のfalsepositiveもかなり商いから適中

率の比鮫は棚蝋にはできない。

次に，いま利月lした9燗の変数のうち判別関数の係数の値が比較的小さ

{､Si,(F+Pa+Sc)/3‑K,及びAIを除いた6個の変数を用いてliii'肥と同様 な手続で判別関数を求めた結果は,第12炎の如き価が得られた。この仙に逃 いて3群の判定を行なうと，その結果は，第13炎のようになり，全体での適 lI1率は前記のように広義に理解すれば81％（84例）となり，群別にみても9 変数を用↓､る場合と殆んど変らないことがわかった。

結果の考察とまとめ

KMIIの予測的妥当性を検紬するということは，別の見方をするならば妥 当性の高い解釈法を1用発することであるともいえる。本稿では，まずルーチ ンな基本尺度が庁らす情綴に何が加えられるべきかという観点から，諸種の プロフイル指標を作成した。次に,Mt尺度に倣い,llill!尺度で判定を行なう 試象として新しL,ｲ適応予測尺庇(Pm)を構成した。更に，これらの賭変数 を総合して最終的な判定を行なうために，プロフイル内におけるｲ麹唯パタ

ンの有無を調べるチェック・リスト法や判別関数を利州する方法を適用して みた。結果の分析の項で睡々記した過'1!率の高さは，いわば妥当性の軽度を ,jﾐしているものであるが，予測法の優劣を論ずるために諸種の適中率を相互 に比鮫するためには，単に全体の適'l'率を較べるだけでなくfalsenegative

とfalsepositiveについても考1世する必要があるc判別関数を利用してi¥られ た適応群の適II!率は74%〜79%であるので,適応鮮がこの程度の適'l'率にな るようにPm尺哩とイ適応チェックリストの分割点を決めなおし，臨床群と 相談群におけるfalsenegativeの大きさを比較したのが第14表である。この 結果をみると，4柵の判定方法の優劣はそれほど明らかでなく,倣かにチェッ ク・リスト法が,漢半ll定が多くなる侭i向を示しているようである。特にPm尺 庇を単独で用いることが諸種のプロフイル情報を総合して判定する方法とあ

鋪14表4柵の判定方法についてfal"Positiveをコントロールした時の falsenegativeの例数の比按

＝

凶

19

まり違わぬ成績を示していることは注目されよう。このことは，判別関数に おけるPmの係数の大きさにも反映されており，結局のところPmに盛り込ま れていないが群判別に有用な情報はそれ縄多くはないということであろう。

ところで，どの種の判定法が望ましいかということは，このような基準群 の適中率を比較しただけでは不十分であって，上記のような判定蕊準が新し い標本についてどの程度再確總されるかというcross.validationstudyが行 なわれなければ其の意味の妥当性を検証したことにはならない｡残念ながら，

現在，われわれの手許には，本研究で用いた臨床群，相談群以外の不適応･if 例を持ち合わせていないのでこの検討は今後に残されている課題である。な お，プロフイル情報の客観的総合化の仕方が本稿でとりあげた2樋顛につき るということではなく，この点に関してもより一瞬検舟'すべき点が残されて

いるように思われる。

註

1)21ri[1の扉加爵号と採点方向は汝の通りである。

Tme:8,14,55,76,78,83,86,98,111,120.141,143 False:6,35,56,63,81,82,84,88,107

2）この点に関してParker(1961)はMtが予測的妥当性をもっていなし,のではないか と悲観的であり,Kleinmuntz(1961)はidentificationほど有効でないにせよ，予測 的妥当性も術えていると記してL･る･

3)Pm尺度の項目播号と採点方向は次の通りである。

Tme:14,20,37,49,51,70,75,78,79,83,97,104,111,113,119,120,121,

126,130,134,149 Fal":12．32,50,88,140

4）この計算には，東京大学大型計算機センターのHITAC5020を利用した。

引 用 文 献

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