知能と学習効果-3

相互相関 / 結果の記述 / 切片と傾きを潜在曲線モデルで検討 

相互相関

次に,IQと4週の平均解答数との相関を検討しよう。

分析の指定

結果

結果の記述

切片と傾きを潜在曲線モデルで検討

右側のグラフで示されるように,1分あたりの解答数は46.66,55.78,63.60,76.03と週を追うごとに直線的に増加する傾向にある。
また4週間の標準偏差は15.46から21.23へと増加する傾向にある。すなわち,週を追うごとに個人差が大きくなっていることがわかる。
ここで,第1週時点の解答数を「切片」,第1週から第4週までの解答数の伸びを「傾き」としてみよう。
もしかしたら,IQが高い児童は第1週時点での解答数が多い(切片が大きい)傾向にあるかもしれない。また,IQが高い児童は,週を追うごとに解答数の伸びが大きい(傾きが大きい)かも知れない。

この個人差を,IQで予測することが本研究の最終的な目的である。
しかしその前に,解答数の変化に直線的なモデルを当てはめる潜在曲線モデルを,Amosで実行してみよう。

分析の指定

レイアウトの調整
観測変数の指定とパス係数の固定
平均値,切片,因子平均の指定(最後のvar以外はプラグインで自動的に指定されている)
分析の実行

結果

<非標準化推定値>
<標準化推定値>

<STEP UP>
  • 以上の結果から,ある個人の1分あたりの解答数は以下のように求めることができる。
    • 第1週の解答数=46.334+0.00×9.353+誤差 → 46.334+誤差
    • 第2週の解答数=46.334+1.00×9.353+誤差 → 55.687+誤差
    • 第3週の解答数=46.334+2.00×9.353+誤差 → 65.040+誤差
    • 第4週の解答数=46.334+3.00×9.353+誤差 → 74.393+誤差
  • 先ほど結果で示した平均値(下の表)と照らし合わせてみよう。
  • 平均値は,「誤差」を除いた値にほぼ等しくなっていることが分かるだろう。

 


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