個別尺度法による認知次元の個人差・集団差の分析法: その２ 階層的主成分分析・正準相関分析・対応分析の活用

摘要

個別尺度法とは，各人の言葉による個人別の評価項目（個別尺度）を用いて，対象（通常は数十程度で全員に共通）を評価する方法を指し，対象×（個別尺度⊂人）の形のデータとして，主成分分析（以下PCA）や数量化Ⅲ類を適用する分析を適用できる。ここで得られる軸は多くの/一部の評価者が共有する認知次元を表すが，各個人の語彙により説明できる次元（各個人の認知次元）には個人差がある。そこで認知次元の個人差を把握分類するため，「説明力の個人差を最大化する」という基準に直交軸回転法を数年前に提案した。さらに伊丹他では，専門家と一般ユーザーという2 集団間の認知次元の共有度を検討するため，集団ごとに数量化Ⅲ類を適用して得た両群の評価対象スコアに対し，2 つの変数群から互いに高相関な合成変数の組を抽出する「正準相関分析（Canonical Correration Analysis：CAN と略記）」を適用した事例を報告している。