Key Words 

確認的因子分析のための総合確認システム? : Factormax型解法と総合評価システム

その他のタイトル Synthetic Confirmation System for Confirmatory Factor Analysis II : Factormax solution and the evaluation

著者 柴田 満, 辻岡 美延

雑誌名 関西大学社会学部紀要

巻 15

号 1

ページ 145‑186

発行年 1983‑11‑30

URL http://hdl.handle.net/10112/00022771

確認的因子分析のための総合確認システム

1 I

-Factormax 型解法と総合評価システム—

柴 田 満 ・ 辻 岡 美 延

キーワード

確認的因子分析 ファクターマックス回転 斜交回転

Key Words 

c o n f i r m a t o r y  f a c t o r  a n a l y s i s ,  Factormax r o t a t i o n ,  o b l i q u e  r o t a t i o n  

目 次

〔問 題〕・・・・......

• • • • • •

・(146) 

〔方 法〕・・・・....

• • • •...•.•...••.•.• • • • ••..•....•...• •.• • • • • ••..• •..• • • • • • ••.. (149) 

1 解法部門

3 

〔結果と解釈〕

・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ( 1 5 8 )

1 結果の解釈上の留意点

2  Pa  tternmax

3 

4 

5 

〔考察〕・・

・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ( 1 7 1 )

1 本稿における総合確認システム 2  Patternmax型解法との比較

〔

Factormax

…•••

(173) 

〔参考文献〕・・...

••.•....•..••.• ••.. •···• ••.•..••.•..•.• •

(177) 

（註）本研究の中心的貢献は，柴田によるものであり，これに辻岡が加筆したものである。

‑145‑

関西大学『社会学部紀要』第 1 5 巻第 1

〔 問 題 〕

本研究は，先の研究（辻岡・柴田

1 9 8 3 )

Patternmax

1

( f a c t o r i a li n v a r i a n c e )  

( f a c t o rs c o r e )

Wrigley

Neuhaus ( 1 9 5 5 )

Pinneau

Newhouse ( 1 9 6 4 )

さらに

N e s s e l r o a d e( 1 9 7 2 )

( l o n g i t u d i n a lf a c t o r  a n a l y s i s )  

( 1 9 7 8 )

F a c t o r ‑ max

( 1 9 8 3 )

Schbnemann( 1 9 6 6 )

N e s s e l r o a d e

Factormax

Factormax

われわれは，一連の共同研究を通じて，確認的因子分析法

( c o n f i r m a t o r y f a c t o r   a n a l y s i s )  

6

Patternmax

今回はその第

7

Factormax

Patternmax

この

Factormax

( e n t i t y )

個々人の行動の予測やその後の実質科学的検討の基礎となるということができるからである。

一般に，因子分析モデル公式は，次のような線形モデルを用いて，

(1) 

Z=FA'+UD 

とあらわされる。ここで，

Z(Nxn

N

n

F(Nxm

m

A(nxm

U(Nxn

D(nxn

前論文（辻岡・柴田

1 9 8 3 )

A

Patternmax

確 認 的 因 子 分 析 の た め の 総 合 確 認 シ ス テ ム

I I (柴田・辻岡）

とよぶ一連の確認操作のシステム化，コンビュータ化を企図した。因子分析においては，同一変 量バッテリーに関する異なる集団の種々の因子分析解について，不変性確認の必要が生じる場合 が多く，プロクラステス問題も，本来このような目的のために開発されたものであり，必然的に

Patternmax

このことは， この問題の研究史をみれば明らかであり，

M o s i e r ( 1 9 3 9 ) ,   Green  ( 1 9 5 2 ) ,   Hurley & C a t t e l l   ( 1 9 6 2 ) ,   Schonemann  ( 1 9 6 6 ) ,   C l i f f   ( 1 9 6 6 ) ,   Browne  ( 1 9 6 7 )

ら著明な諸研究は，すべて，この

Patternmax

これら因子パタン行列に関する解法が，ほぽ完成の域に達したころ，

Pinneau& Newhouse  ( 1 9 6 4 )

( c o e f f i c i e n to f   c o n g r u ‑ e n c e )

W r i g l e y &  Neuhaus  ( 1 9 5 5 )

よって提案された

2

( l o n g i t u d i n a ld a t a )

(2) 

CAs=W

RAB

=WA'(

ZA'Zs)w

FA'Fs

N  N 

とあらわされる。ここで，

RAB(nxn

A

B

ZA(Nxn 

A)

Zs(Nxn

B )

WA(nxm

W8(nxm

2

FA(Nxm

Fs(Nxm

彼らは，この対応因子得点こそ，相関係数という確実な統計的基盤を有する指標であり，先の 一致性係数のあいまいさを克服するものであると主張している。しかし，この指摘は，言うまで もなく， 不変性の評価に関する視座の相違によるものであり，

Patternmax

Patternmax

1 9 8 3参照）において，対

Factormax

また，先述したように，因子分析における不変性の確認は，異なる被験者集団に対する横断的 な

2

ZA(A

Zs (B

WA(A

W

B

4

‑147‑

問西大学「社会学部紀要』第

1 5

1

を比較することを提案した。

すなわち，

( 3 ‑ a )   FA  =ZA  WA  ( 3 ‑ b )   FA  =ZA  WB  ( 3 ‑ c )   FB=ZB  WB  ( 3 ‑ d )   FB=ZBWA 

をそれぞれ求め，

( 3 ‑ a )

( 3 ‑ b )

( 3 ‑ c )

( 3 ‑ d )

辻岡

( 1 9 7 5b )

かなり異なる視点から検討を進め，この問題に

1

具体的には，基準となる大母集団の標準得点行列を

ZB

ZA

WB, WA

(4) 

CAB= 」-DA-½

'Z

ZB

' F B

N  N 

と設定するのであるp このとき，

D

°;(mxm

ZB

WA

( 5 )   DA‑t={diag

^W

^{' Z B}

であらわされる行列である。また，

FA(NAxm

( n o r m a l i z e d )

この手続きを一般化すると，標本集団の数がどれだけ増しても，すべてこの基準因子軸体系を 棟的として，この基準因子軸体系の中で，確認作業を進めることが可能となり，先の繁雑さをも 克服することができる。さらに，この手法の本質的な構想は，確認作業の手続きが，本来，なん らかの安定した基準を設定してこそ成しうるものであり，ただその場その場で問題となっている 因子の単なる

matching や f i t t i n g

辻岡ら

( 1 9 7 9 )

確認的因子分析のための総合確認システム II

( 柴

・辻岡）

上記のように，因子パタンの不変性の指標である一致性係数の実質科学的解釈上のあいまいさ を克服するため，不変性の評価法の側からの問題提起がおこなわれたが，他方，もう

1

Factormax

〔 方 法 〕

総合確認システム

本稿において検討される「

Factormax

F i g .1

3

2

2

1 .  

Factormax

( 1 9 7 9 )

Factormax

N e s s e l r o a d e( 1 9 7 2 )

Schonemann

Patternmax

F i g .2

Schonemann

N e s s e l r o a d e( 1 9 7 2 )

i

において，対応個人ベクトル頂点間のユークリッド距離の最小化をはかっているのである。

解法部門

（解法）

N e s s e l r o a d e   ( 1 9 7 2 )

法

（相互変換型解法 を、基準時点を決 める転移変換型解 法に修正したもの）

因子得点評価部門

①対応因子得点間 相関

②誤差平方和

③ユークリッド距離

④角度

F i g .  

a c t o r m a x

‑149‑

構造評価部門

①一致性係数

②誤差平方和

③ユークリッド距離

④角度

関西大学「社会学部紀要」第 1 5 巻第 1 号

彼の論文の主たる眼目は，

C o r b a l l i s &  Traub ( 1 9 7 0 )

Schonemann

2

2

FAo(Nxm

Fao(NXm

( 6 ‑ a )   ( 1 {

^{o ' F A o )}

^{o '}

^{o '}

^1(1rFa

疇

FAo'Fao)(jr

o ' F A o )

( 6 ‑ b )  

F a o ' F a o )

Fao'FAo)(jr

F A o )

1

^{F A o ' F a o )}

=  ( j r F s o ' F A o )  (jr

o ' F a o )

となり，同一の直交因子得点の従積率が単位行列（＊凡

o'FAo=jr

o'Fao= 1 )

ら，下段の簡潔なモデルで表現される。 このとき，

( 6 ‑ a )式および ( 6 ‑ b )

H o r s t( 1 9 6 5 )

Eckart‑Young

( 7 ‑ a )  

^{F A o 1 F B o )( ‑ J r}

^{o ' F A o )=P.4P'} 

( 7 ‑ b )  

F B o 1 F A o ) ( ‑ J r F A o 1  F B o )  =Q,4Q' 

（注）固有ベクトルには，

P'P=PP'=Q'Q=QQ'=I 

とすると， 直交因子得点

F A o , FBo

TA(mxm

TB(mxm

( 8 ‑ a )   TA=P  ( 8 ‑ b )   TB=Q 

となることは，正準相関モデルにおける解法手続きからも明らかである。 また， この解の形式

A{i 

（注）① ふ〔標本集団の第

i

i=l,2・・・・・ •,N〕

③ 

i

③ 

e g h

j , kの関係は g=j, h=kである。

このとき，座標上の頂点間の距離

j , k

e=

e

F i g . 2  

確認的因子分析のための総合確認システム I I (柴田・辻岡）

は，前論文で述べた

C l i f f( 1 9 6 6 )

E(Nxm

(9) 

E=FAoTA‑FsoTB 

と設定する相互基準

( i n t e r ‑ c r i t e r i o n )

2

T A , Ts

U O )   TA'TA=TATA'=Ts'Ts=TsTs'=I 

N e s s e l r o a d e

2

Factormax

本稿において提案される転移変換型解法とは，まず基準となる直交因子得点行列を

F s o ,

F A o

U l l   E=Fso‑FAoTi

と設定し，この誤差行列を用いた従積率のトレースー

‑ t r ( E ' E )

T

(mxm

N 

正規直交条件，

U 2 l   T i

' T i

T i

T

'=I

のもとで最小化する問題に発想を転換したものである。

また，このとき直交因子得点の従積率が単位行列となることと，

U 2 l

U 3 l

tr(E'E)=

t r ( F s o ' F s o ‑ 2 T i

' F A o ' F s o + T i

' F A o ' F A o T i

N  N 

=2m- —tr(Ti。'FAo1

2  F s o )   N 

と展開される。したがって，この問題における目的関数は，

U 2 l

U4l  /(Ti。)＝—tr(Ti。'な'Fso)-tr

{ A . ( T i

' T i

N 

と設定され，これを最大化する未知の変換行列

T

A.(mxm

この目的関数を最大化するため，未知の変換行列

T

/ ( T i

0

U 5 l

a r i

N F A o 1  Fso‑Ti

^I=O

とあらわされる。ただし，

I = A . + A . '

US) 

‑FAo1  F s o  =  T i

N 

‑151‑

関西大学『社会学部紀要」第 1 5 巻第 1

とし，さらに両辺の左から，それぞれの転置を乗じ，

U 2 l

聞（責

^{F s o ' F A o )}

^{F A o 1 F s o )  =ZTi}

^{' T i}

^Z=Z2

となる。このとき

Z

U B )   Z ={  ̲

̲ l ̲ ̲ F s o ' F A o

o ' F s o ^½

とあらわすことができる。なお，

U B )

( 7 ‑ b )式の固有分解によって表現される時，

(19)  { (炉凡

' F A o ) (

^{F A o 1 F s o )  }'= Q}

となる。一方， US)式に右から

z ‑ ,

T

( 2 0 )   T i

^{F A o 1} 凡｛情 ^{F s o ' F A o )}

o ' F s o ) }

i

( 7 ‑ a )式および ( 7 ‑ b )

(21) 

‑FAo1 

1  Fso=Pd½Q'

となることは明らかであり，さらに， U9l式の関係および(7)式中の（注）を考慮すると

' ( 2 0 )

(22)  Ti。 =Pd½Q'Q.1-!Q'=PQ'

と整理される。

上記の展開は明らかに

Schonemann

F i g .2

a;(mx1

b;(mxl

Af;(NX1

sf;(Nxl

( e )

A f i

g ,h

e

A f ;

s f ;

g , h

e

このように，操作手続きの検討を進めると，当然，逆に，

A f i

s f ;

( e )

( 2 3 )   E=FAo‑FsoTi

とあらわされる。この場合の変換行列

T

U 2 l

Fso

( 2 4 )   T i

^=QP'

と与えられる。

確 認 的 因 子 分 析 の た め の 総 合 確 認 シ ス テ ム

I I (柴田・辻岡）

このように展開される 3種の手法を最大化されたトレース ((14)式）に関して整理すると， ま ず，

F n o

1 2 2 )

(25) ―

t r   ( T i

^{' F A o ' F n o )}

N  N  N 

となる。また，

FA

' ( 2

(26) ―

1  t r ( F ' A o F n o  

=‑tr(FAoPQ'Fno') 

N  N  N 

とあらわされる。さらに，先の

Ne s s e l r o a d e

( 8 ‑ a )

( 8 ‑ b )

( 2 7 )   ‑tr(T'AF'AoFno T

t r ( F A oT A T n ' F n 0 ' )  

t r ( F A o P Q ' F n o ' )

N  N  N 

となり，

3

S c h o n e ‑ mann

Patternmax

Factormax

なお， この

Factormax

M o s i e r( 1 9 3 9 )

Patternmax

X m次）のノルムが

1

( 2 8 )   diag(T'T) =I 

にもとづく解法が可能である（この条件を有する場合を無制限解法と呼ぶ）。 この解は，規準化 のための対角行列

D

とするとき，

( 2 9 )   D  1‑b  {  d i a g  

(30) 

T=‑FA' _N 

D パ

とあらわされる。

一方， 横断的データに関する

Factormax

[ I f ; ] ( 1 9 7 8 )

"Factormax

( 1 9 8 3 )

Schonemann

Factormax

この種のモデルの特徴は，異集団のうちのいずれか一方の集団の標準得点行列をそのまま（辻 岡・柴田

1 9 8 3 ) ,

1 9 7 8 ) ,

しかし，両集団の因子得点算出の基礎となる標準得点行列が，同一あるいは類似のものである ということと，囚子負荷行列によって表現される因子軸と因子得点行列によって表現される囚子 得点軸が基本的には表裏一体のものであるということを考え合わせると，この解法による分散0)

処理が，

Patternmax

‑153‑

関西大学『社会学部紀要』第 1 5 巻第 1 号

両集団に共通の標準得点行列を

Zn(Nxm

B

F'Ao(Nxm

FBo(Nxm

(31) 

FAo=ZB  J J

=ZBA

(A

'A

‑ 1  

F o o  =ZB  Wn  =ZBB,

( B ,

' B ,

1

とあらわされる。ここで，

A

(nxm

ZA

A

B

(nxm

ZB

B

Zn

n

(33) 

ZB=FBoB, 。 '

とする。ただし，

FBo(Nxn

n

(nxn

n

前論文（辻岡・柴田，

1 9 8 3 )では，

FAo

FAo

1 

(34) 刃凡

0'Fn0=(A0'A

IA

i J o ( f l

' B ,

( B ,

' B ,

1

(35) 

‑Fno'FBo=l  N 

であること，および，

nxn

h

m

は，

m

B

m+l

n

B

すなわち，先の (35)式と，上記の関係をあらわした 2つの式，

(36) 

B o ' B ,

( B ,

' B ,

1=1 (mxm

B o ' B ,

( B ,

I B ,

1=0 ((n‑m)xm

(38) 

(Ao'A

IA

I i J ,

B

' B ,

( B ,

' B ,

l=(A

'A

) ‑ I A

, h

i

と展開されることがわかる。 このとき，

1 (nxm

mxm

(n‑m)xm 

(39) 

l=  I 

m ⁿ 

゜

確 認 的 因 子 分 析 の た め の 総 合 確 認 シ ス テ ム

I I (柴田・辻岡）

と表現される行列である。さらに，

( 4 0 )   B ,

^l=B

であることから，

( 3 4 )

(41) —FAo'Feo=(A。'A。)

‑IA

' B ,

N 

とあらわされる。

Factormax

( 4 1 )

S=‑FAo'Feo

N 

法では，

( 4 2 )   T=S{diag(S'S)}

i

( 4 3 )   1 ' i

^=S(S'S)

ⁱ

となることは，先に明らかにされたとおりであるが，ここで

( 4 1 )

S= 

(A01A

‑IA

' B ,

( 4 2 )

( 4 4 )   T=S{diag(S'S)

=(A

'A

IA

B ,

{ d i a g ( B ,

'A

(A

'A

A

' B ,

Patternmax

Mosier( 1 9 3 9 )

また，

Schonemann

( 4 3 )

(A

'A

⑫式の条件の制限解法のもとでは，目的関数の構成の時点で，

( 4 5 )   t r ( T i

'A

'A

=tr(A

T

T 0 ' A

')=tr(A

A

となり，変換に無関係に一定となることがわかる。したがって，

( 1 2 )

( 4 0 )

S=A0'B,

T

( 4 6 )   T i

=S(S'S)

1=Ao'B

( B ,

'A

A

'B

i

となる。この式は，いうまでもなく，

( 4 3 )

Schonemann

以上のように，一見，因子得点に関する最小二乗解と考えられるこの種のモデルは，主成分分 析の場合に限って，分散処理の基本過程においては，

Patternmax

しかし，上記の展開においては，より本質的な分散の処理を取扱うため，先に述べたような種 々の前提をおいている。すなわち，この展開で用いた主成分分析に代わって，共通因子分析を用 いた場合，その因子得点の推定にあたっては，誤差を内包することになり， さらに

FA

1 9 8 3 ) ,

1 9 7 8 )

このような観点から，本論文で使用される検証例においては，まず

N e s s e l r o a d e

―: 

155‑

関西大学「社会学部紀要」第 1 5 巻第 1

究のみを対象としたときの

Factormax

Patternmax

Factormax

Patternmax

なお，上記のような解法過程を経て求められた直交の

Factormax

1 9 8 3 )

Patternmax

FA(Nxm

FB(Nxm

(47) 凡

= F A o 1 ' i

T 1 B

=FBoTJB

とあらわされ，単に基準集団の斜交因子軸変換行列

T1B(mxm

Patternmax

( 4 9 )   E=FB0T1B‑FA01'i

T 1 B

( 5 0 )  

{diag(EE'))½

と展開されるので，直交プロクラステス回転によって得られたユークリッド距離は，斜交時にお いても一意的に保持されることが可能となる（柴田

1 9 8 3 ;

1 9 8 3

( 5 0 )

E

U l l

E

( 5 0 )

C 1 B ‑ 1 (mxm

2 .  

本稿の主題である

Factormax

—tr(To'FAo'FBo) とあらわされ，直交時の因子得点間相関の跡和に他ならない。

N 

この因子得点に関する評価を重視する立場は，先述したように，第一に，因子得点が，実体と しての個人の属性についての測定であり，その後の実質科学的研究の出発点となる（たとえば，

個人の行動予測などに用いられる。）という観点に立つものであり， また，第二に，因子パタン を用いた不変性の評価には，あいまいな点が多く，不変性の基盤の確立には，因子得点間相関の 指標が必要であるとする観点である。

この評価部門で，もっとも重要な役割をはたす評価指標は，いうまでもなく，①対応因子得点 間相関であるが，これを補足する指標として，本稿では，新たに②対応因子得点間の誤差平方和

枷

^{( E ' E ) ] ,}

{ d i a g ( E E ' ) }  

3

3

確 認 的 困 子 分 折 の た め の 総 合 確 認 シ ス テ ム]I

(柴田・辻岡）

差平方和とユークリッド距離の指標は，本稿における解法の目的関数と密接に結びついているこ とは明らかであり，その一意的な性質は，この解法の特徴をよりよく明示することになる。

これらの指標のうち，まずその中心となる対応因子得点間相渕は，縦断的研究においては，直 交，斜交を問わず， (2)式が用いられ，横断的研究においては，直交，斜交を問わず，辻岡の評価

システムによる(4)式が用いられる。

なお，

Patternmax

•柴田 1983) においても (4)式を採用しているが，縦断的研究においては， Patternmax 型解法と いえども，

( 2 )

T

Schonemann

T

結果と解釈における数値例の検討でも，この観点から，

Factormax

Patternmax

一方，対応因子得点間の誤差平方和の指標は，最小二乗解の目的達成度をあらわし，

2

' ( 2 5 )

( 2 6 )

2 7 )

2

きわめて客観的な保証を与えるものといえよう。また，この誤差平方和の指標は，先の対応因子 得点間相関と密接に関連し， (13) 式が， (2) 式および—FAo'FAo=l, —Fs0'Fso=l の関係から，

N  N 

(51) —

^{tr(E'E)= —}

tr(Fso'Fso) +‑tr(Ti

' F A o 1 F A o T i

‑‑tr(Ti

2 

1 F A o 1  F s o )  

=2m-2~Cp   ( C p

P=I 

と展開されることから明らかなように，両者は表裏一体の関係にある。すなわち，この誤差平方 和の指標は，対応因子得点間相関を別な視点から表現したものにすぎないが，この解法モデルの 本質を知るうえで，また

Patternmax

（結果と解釈参照）。

また，対応個人ベクトル頂点間のユークリッド距離は，個々人の，その調査時点の変化による 絶対誤差を代表するものである。さらに，

F i g .3

( 0 1 , 0 2 )

このような多面的検討によって，より詳細に因子得点空間の同定性を検討し，全体的な因子得 点空間の類似性についての確認を行なわんとするのが本稿の立場である。

3 .  

因子の不変性を論ずる場合，

Factormax

‑157‑

{i 

関西大学「社会学部紀要」第 1 5 巻第 1

（注）① 必（第一標本集団の第

i

i = l , 2 ,  

R ふ（第二標本集団の第

i

③ 

i

④  頂点間のユークリッド距離は等しく

(e1=

(81<8

Fig.3 

を無視することはできない。なんとなれば，因子の解釈や命名は因子負荷を用いて行なわれるも のであり，その土台となる因子負荷行列の類似性の評価をぬきにして，実質科学的な不変性を論 ずることは困難であると考えられるからである。 このような立場から，本稿では，

F a c t o r m a x

この構造評価部門では，前論文（辻岡・柴田

1 9 8 3 )

4

T

2 2 )

Factormax

( 2 2 )

T

(52)・E=B,

‑ A

T

とあらわし，これを基礎として誤差平方和

t r ( E ' E )

3

P a t t e r n m a x

T

F a c t o r m a x

T

〔 結 果 と 解 釈 〕

1 .  

前論文では，

P a t t e r n m a x

F a c t o r m a x

ことが望ましい。

確認的因子分析のための総合確認システム

I I

Table1 

B

A

B

A

~11.

^{2 .}

^{3 .}

^{4 .}

^{5 .}

^{6 .  活動性 7 .}

D 

0 0 6   ‑074  ‑122  ‑029  ‑043  0 6 6  

i

0 5 3   ‑009  ‑139  ‑032  0 3 5   ‑149 

c 

5 8 9   1 6 1   0 3 4   ‑060  1 1 5   0 7 7   0 8 0   5 9 9   1 2 9   0 4 1   0 5 2   1 0 2   ‑034  0 1 3   I 

^‑138  ‑316  ¹ 1 5 ^{0 8} 0     ‑096  ^{0 5 9   ‑263}  0 2 1   ⁰ 0 ⁷ 4 ⁵ 6     ^‑009  1 2 0   N 

5 e l   ‑014  ‑216  0 6 7   0 4 3   ‑072  ‑065  6 8   0 6 4   ‑041  0 3 2   ‑052  0 3 1   ‑007 

〇

‑001  0 2 3   0 0 9 4 5 7     ‑117  0 2 3   0 1 2 3 8 0     ‑095  ‑148  ‑001  0 6 7  

Co協調的でないこと 0 0 3 4 0 1     ‑056  ‑048  0 0 8 0 2 1    

‑003  ^{1 8 7   ‑092}  ‑007  ⁰ 0 ⁸ 1 ⁴ 3    

‑010  0 8 1   ‑072  1 7 1   i s e   2 0 7   ‑086  0 3 9   0 3 1   ‑116  ‑006  9 8   ‑012  ‑155  G 

‑113  4 8 5   ‑168  1 2 4   ‑193  1 8 1   ‑077  0 1 3   0 1 5   ‑081  ‑007  ‑007  n  ‑023  R 

‑125  0 4 1   ‑067  0 6 5  

9 6   ^‑098  0 3 8   ¹ 2 0 ^{9 0} 9     ⁷ 0 ⁷ 8 ⁶ 6     ⁰ 2 ⁵ 4 ⁰ 0     T 

‑058  0 4 7   8 4 1   0 7 3   ‑071  0 6 2   ‑065  0 5 3   0 2 4   9 0   ‑006  ‑134  ‑073  ‑209 

0 0 0 4 9 6    

6 9   ⁰ 0 ⁴ 3 ⁴ 1     ^‑085  ‑040  ¹ 0 ⁷ 0 ¹ 1     ^‑069  ‑063  ⁰ 0 ⁵ 5 ⁶ 7    

s 

0 9 6   7 4 i   0 9 6   ‑043  0 0 0   ‑090  0 0 7   0 4 0   6 1   0 3 5   ‑025  0 0 6   0 9 2   0 0 1  

1 .

^{‑382  ‑070  3 4 9   2 0 7   ‑102  6 4 6}  

2 .  

‑378  ‑131  ‑060  2 9 3   5 0 2   ‑208  3 .  

‑107  1 9 6   ‑299  ‑061  0 9 2   ‑246  4 .  

2 2 8   0 1 2   1 0 5   ‑055  1 1 8   3 2 9   5 .  

1 3 6   5 2 1   2 8 0   3 6 1   1 3 8   3 4 6   6 .  

‑446  5 0 4   2 3 8   1 1 8   3 4 6   ‑189  7 .  

4 9 9   0 0 1   0 5 1   3 7 9   4 6 6   ‑008 

このような観点から，本稿における数値例のための被験者群は，基準集団として，高校

1

（時点

B)

Y G

1 0 5

1

2

A)

Y G

U 2 l

さらに，第 1施行時である高校1年次を基準としたのは，本稿が，パーソナリティ特性の推移・

変化の把握を目的とした研究ではなく，因子の不変性確認を目的とする研究であるという理由か らである。すなわち，

Y G

1

2

‑159‑