金政祐司大阪大学大学院人間科学研究科 2003.09.13

～愛すること、愛されることへの 欲求尺度の作成～ SEFAを使っての尺度作成金政祐司大阪大学大学院人間科学研究科 2003.09.13

目的 • 愛すること、愛されること欲求の尺度作成 • 尺度項目の選択をSEFAで行なうなぜ、そんな尺度を作る？ • 成人の愛着スタイルの2つの次元（関係不安、親密性回避）との関連を検討するため

愛着2次元 関係不安親密性回避成人の愛着2次元との関連愛することへの欲求－＋愛されることへの欲求

予備調査（項目収集） • 回答者　　大学・大学院生 51名（男性21名、女性30名）　　平均年齢 23.25歳(SD=4.12) • KJ法による項目の整理 • 愛すること、愛されることへの欲求、共に12項目、計24項目を採択

本調査では 予備調査から得られた24項目<7件法> 愛すること、愛されることへの欲求尺度（＋成人の愛着スタイルに関する項目） • 近畿圏の4つの大学にて調査実施 • 393名の学生 (男性181名・女性212名; 　平均年齢19.59歳; SD=1.36)

分析 SEFAでの分析に必要なデータ ①尺度の項目間の相関係数 ②サンプル数以上

ここのデータ入力画面 をクリック！

ここに項目間相関を！

ここにラベル！ ここに変数の数とサンプル数！ここは因子数、共通性の推定方法、回転の指定ここで実行！

赤いところに要注意

ここのチェックを外して… 再び実行！

ここでの疑問 適合度、共通性、因子の負荷量、最初にどれを指標にして項目選択をすべき？適合度指標は色々あるけど、どれを参考にすればいいのか？

次の疑問・・・ ③適合度はどこまで上げればいいのか？ ④今回は2因子解から始めて項目選択をしたけど、他にも方法はあるか？（因子の数が多いと、1項目の増減で他の項目が“うろつく”　場合がある。それを避けるための方法はあるのか？） ⑤どうしても外したくない項目（因子の代表項目と考えているもの）を外せと言ってくる場合はどうすればいいのでしょうか？

次に、 • 愛することへの欲求 • 愛されることへの欲求 • を、別々にSEFAにかけてみました

まず、 愛することへの欲求12項目についてSEFAを実行

次に、 愛されることへの欲求12項目についてSEFAを実行

では、 最初のものと比べてみた場合・・・

双方のα係数は？ 1因子からの結果最初の結果愛することへの欲求　.90 愛されることへの欲求 .85 愛することへの欲求　.91 愛されることへの欲求 .88 ≒

検証的因子分析(CFA)での適合度を見てみよう！検証的因子分析(CFA)での適合度を見てみよう！

最初の結果 χ2=177.985 GFI=.932 AGFI=.903 RMSEA=.067

1因子からの結果 χ2=134.234 GFI=.936 AGFI=.896 RMSEA=.086

愛着2次元 関係不安親密性回避成人の愛着2次元との関連愛することへの欲求－＋愛されることへの欲求

最初の結果 1因子からの結果両方でやってみました

成人の愛着2次元との関連 （最初の結果） χ2=604.34 GFI=.882 AGFI=.856 RMSEA=.061

成人の愛着2次元との関連 （1因子からの結果） χ2=499.22 GFI=.886 AGFI=.856 RMSEA=.066

最後の疑問 • SEFAでは、項目を削れば削るほど適合度は上がるという感覚がある • それゆえ、適合度だけを考えれば、項目をどんどん削ってしまいたくなる • しかし尺度の妥当性や信頼性係数などのことを考えるとできるだけ項目数を減らしたくないという思いもある

今回の分析結果では、2因子から始めた項目数の多いモデルと、1因子から始めた項目数の少ないモデルとの間にそれほどの違いは見られなかったが…今回の分析結果では、2因子から始めた項目数の多いモデルと、1因子から始めた項目数の少ないモデルとの間にそれほどの違いは見られなかったが… • 項目数が多い（大きい）モデルと少ない（小さい）モデル、双方の特徴と考慮すべき点について、数理統計的な側面からお聞かせください

金政祐司大阪大学大学院人間科学研究科 2003.09.13