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下位尺度の1因子性

最近疑問に思っていることです。

心理尺度を作るときに因子分析を用いるのはいいのですが,

因子分析は1度だけでいいのかどうかという問題です。

この言い方だと誤解を招きそうですね・・・

うまく説明できないのでダメなのですが・・・

何かの尺度を構成するとします。

まず,項目を集めてきて,調査を実施し,

因子分析にかけて因子を見つけ出すという

作業が行われます。

で,理論的にも内容的にも「○因子で解釈

できそうだ」ということになって

下位尺度が構成されるわけです。

これは通常の尺度構成の

プロセスだと思います。

で,ここからが問題なのですが,

通常の尺度構成はここで終わって

しまうんですよね。

何が言いたいかというと,

さらに下位尺度ごとに因子分析を行って,

1因子性を確認する必要はないのか?

ということです。

有名な○ig Five尺度も60項目まとめて因子分析をすると

ほぼ想定される5因子が出てくるのですが,

下位尺度のみで因子分析をかけると

2因子になってくる下位尺度がいくつかあります。

図で書くと

          ○ig Five

    /   |  |  \   \

  factor1 factor2 factor3 factor4 factor5

  /  \

fac1_1 fac1_2

という感じです。

これっていいんでしょうか・・・??

下位尺度ごとでは1因子性が

成り立っているべきではないでしょうか。

とはいえ,実際の所よく分かりません。

ご意見等お待ちしております。