木琴音階

モッケン尺度は、データ整理のための心理測定学的手法です。モッケン尺度は、階層的に順序付けられた項目から構成される一次元尺度であり、同一の潜在概念を測定します。この手法は、1971年に提唱した政治学者ロブ・モッケンにちなんで名付けられました。[1]

モッケンスケールは心理学、[2] 教育、[3] [4] 政治学、[1] [5] 世論、[6] 医学[7]看護[8] [9]の分野で利用されてきました。

概要

項目応答関数の例
難易度が異なる項目応答関数
識別機能が異なる項目反応関数

モッケン尺度は項目反応理論に属します。本質的に、モッケン尺度はガットマン尺度の非パラメトリックな確率的バージョンです。ガットマン尺度とモッケン尺度はどちらも、複数の項目が同じ基本概念を測定しているかどうかを評価するために使用できます。ガットマン尺度とモッケン尺度はどちらも、項目が階層的に順序付けられているという仮定に基づいています。つまり、項目は「難易度」の度合いによって順序付けられているということです。ここでの難易度とは、質問に肯定的に答える回答者の割合を指します。階層的な順序とは、難しい質問に正しく答えた回答者は、簡単な質問にも正しく答えると想定されることを意味します。[10] ガットマン尺度とモッケン尺度の主な違いは、モッケン尺度が本質的に確率的であるということです。難しい質問に肯定的に答えたすべての回答者が、必ずしも簡単な質問にも肯定的に答えるとは限りません。この仮定に違反するケースは、ガットマンエラーと呼ばれます。代わりに、難しい質問に肯定的に答えた回答者は、簡単な質問にも肯定的に答える可能性が高いという仮定が立てられています。尺度の拡張性は、Loevingerの係数Hによって測定されます。Hは、実際のGuttmanエラー数と、項目が無関係であると仮定した場合の期待エラー数を比較します。[10]

回答者が項目に正しく回答する可能性は、項目反応関数によって表されます。モッケン尺度は、どちらもガットマン尺度を確率モデルに適応させたという点で、ラッシュ尺度と類似しています。しかし、モッケン尺度は項目反応関数の正確な形状について仮定せず、単調で非減少であることのみを前提としているため、「ノンパラメトリック」と呼ばれます。モッケン尺度とラッシュ尺度の主な違いは、ラッシュ尺度ではすべての項目が同じ項目反応関数を持つと仮定していることです。モッケン尺度では、項目反応関数は項目ごとに異なります。[5]

モッケン尺度には2つの形式があります。1つは二重単調性モデルで、項目の難易度が異なる場合があります。これは本質的にはラッシュ尺度の順序版です。もう1つは単調均質性モデルで、項目の弁別パラメータが異なり、一部の項目と潜在変数、および他の項目と潜在変数の間に弱い関係が存在する可能性があります。[5]二重単調性モデルが最もよく使用されます。

単調な均質性

単調均質性モデルは3つの仮定に基づいています。[5]

  1. 主題と項目を順序付けることができる一次元的な潜在特性があります。
  2. 項目反応関数は単調非減少です。つまり、潜在変数の一方から他方へ移動しても、肯定的な反応を示す確率は決して減少しないということです。
  3. 項目は局所的に確率的に独立している。つまり、同じ回答者による任意の2つの項目への回答は、回答者または項目の他の側面の関数ではなく、潜在的特性に対する回答者の立場を表すものであるべきである。[5]

二重単調性と不変アイテム順序

二重単調性モデルは、第4の仮定、すなわち交差しない項目反応関数を追加し、その結果、項目は不変の順位順序を維持する。[11]モッケン尺度法では、二重単調性モデルと不変項目順序付けの概念が混同されていることがある。[12]後者は、一連の質問に対するすべての回答者が、潜在特性の全範囲にわたって同じ順序で回答することを意味する。二値採点項目の場合、二重単調性モデルは不変項目順序付けを意味する可能性があるが、多値採点項目の場合は必ずしもそうではない。[13]不変項目順序付けが成立するためには、項目反応関数が交差しないだけでなく、各項目内のあるレベルと次のレベルとの間の項目ステップ反応関数も交差してはならない。[14]

サンプルサイズ

モッケン尺度におけるサンプルサイズの問題は、ほとんど未解決である。模擬サンプルを用い、尺度項目の質（Loevinger係数および尺度間の相関）を変化させた研究によると、項目の質が高い場合は250～500程度の低いサンプルサイズで済むのに対し、項目の質が低い場合は1250～1750程度のサンプルサイズが必要となることが示唆されている。[3]ウォーリック・エディンバラ・メンタル・ウェルビーイング・スケール（WEMWBS） [15]の実データを用いたところ、必要なサンプルサイズはモッケン尺度のパラメータによって異なることが示唆されている。なぜなら、パラメータによってサンプルサイズの変化に対する反応が異なるからである。[16]

拡張機能

モッケン尺度分析はもともと、個々の二値項目がどの程度尺度を形成するかを測定するために開発されたが、その後、多値項目にも拡張された。[5]さらに、モッケン尺度分析は確認的手法であり、多数の項目が首尾一貫した尺度を形成するかどうかをテストすることを目的としたものであるが（確認的因子分析など）、自動項目選択手順は、どの潜在的次元が多数の観察可能な項目に対する回答を構成するかを調べるために開発されている（因子分析など）。[17]

分析

Mokkenスケールソフトウェアは、パブリックドメインの統計ソフトウェアR（プログラミング言語）およびデータ分析・統計ソフトウェアStataで利用可能です。パーソナルコンピュータ用のWindows版MSP5は、Microsoft Windowsの最新バージョンとは互換性がありません。また、R（プログラミング言語）では、PerFitパッケージを使用して、Mokkenスケールの異常な反応パターンを確認できます。[18] Mokkenスケール分析の実施方法に関するガイドが2つ公開されています。[19] [20]

参考文献

  1. ^ ab モッケン、ロブ (1971).尺度分析の理論と手順：政治研究への応用. ウォルター・デ・グリュイター.
  2. ^ Bedford, A.; Watson, R.; Lyne, J.; Tibbles, J.; Davies, F.; Deary, IJ (2009). 「大規模臨床サンプルにおけるCORE-OMのMokkenスケーリングと主成分分析」.臨床心理学と心理療法. 17 (1): 51– 62. doi :10.1002/cpp.649. PMID  19728291. S2CID  10445195.
  3. ^ ab Straat, JH, Van Ark, LA and Sijtsma, K. (2014) 教育心理学的測定におけるMokkenスケール分析の最小サンプルサイズ要件巻: 74 号: 5, ページ: 809822
  4. ^ Palmgren, PJ, Brodin, U., Nilsson GH, Watson, R., Stenfors, T. (2018) Mokkenスケール分析を用いた教育環境指標（DREEM）の心理測定特性と次元構造の調査 - 実用的なアプローチBMC Medical Education volume = 18, issue = 1, article 235 doi : 10.1186/s12909-018-1334-8
  5. ^ abcdef van Schuur、ワイブラント (2003)。 「モッケンスケール分析：グットマンスケールとパラメトリック項目反応理論の間」。政治分析。11 (2): 139–163 .土井: 10.1093/pan/mpg002。
  6. ^ Gillespie, M.; Tenvergert, EM; Kingma, J. (1987). 「モッケン尺度分析を用いた一次元尺度の開発」.量と質. 21 (4): 393– 408. doi :10.1007/BF00172565. S2CID  118280333.
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  9. ^ Aleo, G.、Bagnasco, A.、Watson, R.、Dyson, J.、Cowdell, F.、Catania, G.、Zanini, MP、Cozani, E.、Parodi, A.、Saso, L. (2019) 文化間のアンケートの比較: Mokken スケーリングを使用して MOLES インデックスのイタリア語版と英語版を比較する看護オープンdoi: 10.1002/nop2.297
  10. ^ ab Crichton, N. (1999)「Mokkenスケール分析」臨床看護ジャーナル8 , 388
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  14. ^ Sijtsma, K., Meijer RR, van der Ark, LA (2011) Mokkenスケール分析の経年変化：スケール実践者のための最新情報 Personality and Individual Differences (2011) 巻：50、ページ：31–37
  15. ^ スチュワート＝ブラウン、サラ・ジャンモハメッド、クルサム。パーキンソン、ジェーン（編）「ワーウィック・エディンバラ精神健康尺度：ユーザーガイド」（PDF） 。 2022年12月1日閲覧。
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  19. ^ Sijtsma, K; van der Ark, A (2016). 「テストとアンケートデータにおけるMokken尺度分析の実施方法に関するチュートリアル」. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology . 70 (1): 137– 185. doi :10.1111/bmsp.12078. hdl : 11245.1/459fd643-a539-445a-a67a-b62b88c5a262 . PMID  27958642. S2CID  2732177.
  20. ^ Wind, Stefanie A. (2017). 「Mokkenスケール分析に関する指導モジュール」 .教育測定：課題と実践. 36 (2): 50– 66. doi :10.1111/emip.12153.
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