パー助と戯れる

例えば24項目のテストをやったとして、1ブロックモデルと24ブロックモデルの両方をやってみたところ、やっぱり後者の方があてはまりがよい。ここでいう当てはまりとは、フェイズ2の\chi^2値が有意かどうかということで、やっぱり有意でないものが出てくる。

じゃあ有意じゃない項目は捨てたがいいか、というと、どうもそうではない。ICCをみると、とても綺麗なカーブを描いているものが、有意じゃなくなっていたりする。

SlopeやLocationの数値がちょっとオカシイ、というものは、たいていカテゴリカル因子分析の共通性が低かったりする。なるほど、じゃあそっちが基準になるかというと、そうでもない。共通性が低くても、ICCが綺麗な場合もある。

PartialとGradedでは出力が違う。四段階の場合、前者は2,3,4のところに、後者は1,2,3のところに閾値が表示される。もう少し両者の違いをしっかり勉強しておかないといけないな。

ともかく、一項目一ブロックのモデルで行くことに方針決定。カテゴリカルFAの結果は気にせず、ICCで項目の善し悪しを判断しようという方針を決定。

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