sironokabe の回答履歴

臨床心理士の指定大学院について 現在、通信制の心理学過程の大学４年生です。この春に卒業予定です。卒業後、半年ほど通信制の予備校で準備をし、大学院受験を目指す予定になっています。最終的には臨床心理士の資格試験を受けることを目標としています。いろいろと調べたのですが、放送大学が一番授業料が安く、近くに学習センターもあるため、いいかなと思っています。しかしながら、臨床心理プログラムだけなぜか倍率が高く、１０人に１人も受かってないのが現状です。有名大学を卒業した人でも受からないほどの難関だと聞きました。でも、他の大学院は授業料が高く（ケタが違います！）主婦の私にはちょっと手が出ません。放送大学の大学院は試験に英語もないので、ブランクの長い私には条件としてはピッタリなのですが・・・。 私は４児の母で、まだ未就園児もいるため、通学や夜間制は不可能です。どうしても通信制でしか学べないのですが、頑張って放送大学の大学院を目指すべきでしょうか？それともお金はかかっても倍率のあまり高くない大学院を受験した方がいいのでしょうか？また、放送大学は試験科目に英語が課せられていませんが、入学後もしくは臨床心理士になるためには課せられていなくても心理英語は勉強しておいたほうがいいのでしょうか？

２０代後半の社会人（高校中退で大検）ですが、何の気もなしにとある心理学の本を読んですごい興味をひかれました。 今まであまりしたいこともないまま生きてきたのですが、すごい気になり 心理学（心理分析など）を勉強したくなりました。 ただ私はあんまり頭が良くなく、年も少しいってしまっているので 今から大学というのも……っていう感じがしましたが、 どうしても気になっていたので質問させていただきました。 あまり難易度も高くなく、それなりにでも構いませんので心理（臨床系） など勉強できる大学（全国）がありましたら教えていただきたいと思います。

臨床心理士第1種指定の大学院の秋期入試に落ちてしまいました。 私は今まで臨床心理に関わる仕事に携わったことはなく、現在も子育て中の専業主婦です。 大学では経済をやっていたので、放送大学で4年間心理学を勉強し、予備校の通信も利用して試験勉強をしたのですが・・・・。 全くの実力不足でした。 自分の実力のなさは分かってはいても、やはりショックで相当落ち込んでしまっているのですが、春期に同じ大学院に再トライしようと思っています。 そこでお尋ねしたいのは・・・。 (1)不合格だった大学院に再トライする場合の研究計画書は前回と同じものを使ってもいいのでしょうか。内容と書き方等についてはさほど問題がなかったと思います。研究室訪問と面接時にもおもしろい内容だとは言って頂けたのですが・・・。 (2)研究室訪問はまた行った方が良いのでしょうか。前回の研究室訪問では教授に「点数さえとれれば」という趣旨のことを言われたので、再訪問は必要ないのかな・・・と思っているのですが、いかがでしょうか。 地方在住で家族がありますので、実質この大学院ぐらいしか受験できるところがないのが現状です。 春期に向けてがんばるしかないのですが、色々なことが不安になっています。 どうかお力をお貸し下さい。

僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

自分はうつとか睡眠障害とか摂食障害とかに催眠療法を使えばいいのではないかと感じているのですが、あまり世間的に認知がされていないみたいですし、こちらのカテゴリでもこのような課題って出てきていないように見えます。 これってなぜなのでしょう？どうして？と思うのです。 自分自身も過去、うつに苦しみ、今も睡眠障害に苦しんで過度の睡眠に陥ったりしてコントロールできずに仕事にも就けなくて苦しんでいるのですが、潜在意識に訴えかける催眠はヘタな薬に頼るよりもいいと思うのですけど、…どこがいけないのでしょうか？ 催眠術者に利用されるのではないか？という感覚があるのでしょうか？ それともなにか別のもの、料金的に高すぎる…があるのでしょうか？ または術者によってかかりやすかったり、かかりにくかったりがあると言うところなのでしょうか？ 確かに重度の精神疾患などには適用不可能であるにしろ、基本的にストレスからくる精神的病いは薬でその症状がいったん落ち着くとしても、例えばうつとかは再び復職しても社会的環境が劇的にストレスレスな状況に変わることが無い限りまず再発する可能性は高いと思うのです(実際、私がそうでした)。 私自身はそれを強く感じ、結局内面的な性格を変えるしかない、要はストレスに強い性格に半ば強制的に変えるしかないんじゃないか、と思うのです。 これは残念ながらカウンセリングだけでは不十分で、薬は常習性があり、最近の物に関しては暴力的になるような物もある位、結構危険な感じを孕んでいます。 その点、催眠は自分自身の精神的な弱い面を強制し、強い自分を作り出していけばよく、副作用もありませんし、全然いいと思うのです。 この意見について、茶化し以外の意見を様々な人から聞きたいです。 よろしくお願いいたします。

僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

修士課程を卒業し、研究を続けようとしている者です。 論文を入手したいのですが、なかなかうまくいきません。 現状はこのような感じです。 ・Ciniiと医中誌に登録済み（個人登録） ・論文の本分を入手したいが、医中誌にログインしてみても、アブストラクトしか手に入らない。（ダウンロード経由） ・Ciniiからも自分が読みたい論文をダウンロードできるようにはなってない。 現在、非常に困っています。 研究したいなら自分で調べろ！と言われそうですが、諸事情あり、こちらで質問させていただきました。（ゼミの先生の「自分の能力を考慮して、時には自分で調べる前に人に聞くという選択肢をとることも時間を節約するために大事」という教えに従っているところもありますが） どなたか、Ciniiと医中誌の賢い使い方か、もっとよい方法を教えていただけると嬉しいです。 ちなみに、住んでいる場所に大学はなく、「大学図書館を利用する」という方法は難しく、母校の図書館は卒業生に対するサービスは行っておりません。 大学に所属していない身がこんなに不自由だとは思いませんでした。 回答お持ちしております。

こんにちは。 現在、高校３年生の女です。 私は心理学に興味があり、４年制大学にて心理学を 専攻したいと考えております。 しかし、心理学を学んでも、大学院を卒業しなければ 心理系の専門職に就けないということを度々耳にし、 就職についてとても悩んでいます。 大学院を出ればいい話なのですが、経済的理由により 困難かと思われます。 ほかの方の質問に目を通し、カウンセラーなどは4大卒 では難しいため、一般企業への就職が多いことを知りました。 大学に入学してから、認定心理士の資格は取得するつもり でいます。 そこで、一般企業へ就職する場合、主にどのような部門などに 心理学部で学んだ知識が生かせるのでしょうか？ 心理学部卒業生が目指す一般企業への就職では、具体的に どのような方向が主なのでしょうか？ 心理学にとても興味があり、学びたいという意志は強いです。 同時に、就職にとても不安を感じております。 入試も近いので、将来の具体的な職種(どんな職業に携わりたいのか) などを考えていきたいと思うので、 どうか回答よろしくお願いいたします。 　　　　　　　　　　　　　　・・・長くなりまして申し訳ありません。

僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

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僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

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僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

僕は、尺度作成で因子分析の斜交回転を利用することは不合理であり、尺度は直交のほうがいいと思うのですが、斜交回転が基本というのが最近の心理学の主流だということで、困っています。どうしたらいいでしょうか。 僕は、心理学者ではないのですが（理系で実学系の人間です）、最近ある分野での個人の特徴を示す尺度を作るために、心理学者の友人と一緒に仕事をしています。ネットで検索すると確かに最近の心理学では以下のような主張があるようです。 1. 直交するという前提に無理があって，たいていの要因は多かれ少なかれ相関している。直交回転では、心理学的な意味は、回転結果にはないと考えるべきである。 2.因子間相関の大きさを集団間で固定した解を計算するには、共分散構造分析を使用しなければならない。 しかしこれでは、共分散構造分析をできる人しか使えないような尺度になってしまうので、これらは本来モデル作成のための議論であって、そのモデルを離れて広く利用されるための尺度作成の議論ではないと思います。直行尺度なら、もっと簡単に扱えるので、尺度としての幅広い応用性があると思います。 たとえば、多重共線性を考えずに単純な重回帰分析にかけることもできます。それに関連した応用面を言えば、採否基準になどに合成得点を求める際も、因子に相関があると単純な加重和を求めることは無意味になります。 また、たとえば２次元の単純なマッピングを行ってセグメントを分けるということは人間がよくやることですが、これはそもそもその２次元が独立であることを暗黙の前提に行っていると思います。たとえば、地図を作る際に、方位が独立でない地図を作ったら混乱するでしょう。確かに、日本では北に行くほど東に行くので、東-西（表日本-裏日本）と東北-西南という２つの斜交する方位を使うと便利なような気がします。しかし、そんな地図はどこを探してもうっていません。利用者が誤解・混乱するからです。 多変量解析はアルゴリズムとしては単純なものですが、それでも最終的な利用者（結果レポートを読む実務家）には難しいもので、特に因子分析の解釈は最終利用者の誤解を招きやすいことは、実務の経験のある方ならよくご存知だと思います。利用者の誤解・混乱を助長するような斜交軸の利用は、避けるほうが賢明ではないでしょうか。 そもそも、直交するという前提に無理があるというなら、線形だという前提のほうがもっと無理があるでしょう。その場合は非線形な解析をするほうがいいのでしょうが、たとえば決定木分析を行うことを考えると、上位ノードで選ばれた因子と相関する因子は下位ノードで選ばれずに剪定されてしまう可能性が高く、複数の因子を準備する意味が希薄化します。 もちろん、因子付加量の高い項目を単純に足すことで各因子に相当する近似得点を簡単に求めることは、直行であれ斜交であれ、因子と項目の相関が十分に高ければできることです。しかし、その近似得点の使い方が簡単かつ意味のあるものでなければ、実務に供することができないと思うのです。TEGやBig Fiveがあれだけ広く使われているのも、直交尺度を提供しているからだと思います。実学・実務の観点から言えば、直行のほうがいいような気がしています。実際、日経などのメディアではいまでもバリマックス回転が主流のようです。 このあたり、どう考えたらいいかアイディアのある方お教えください。どうぞよろしくお願いします。

大学4年です。 卒業論文で今自分が実際に行っている遊戯療法について、 事例研究をテーマにしたいと考えています。 しかし、その途中経過を報告したところ、 考察が主観的すぎで妥当性がないという指摘を受けました。 また「これは本当に遊戯療法になっているのか？」ということも言われ… このような事例的研究をテーマにして、妥当性や説得力のある論文を書くために、 どのようなことをしたらいいでしょうか・・・・・。 アドバイスをお願いします。

発達心理学の勉強をしているところです。 カール・ユングは、 人生後半の「内面化」のプロセスを衰退としてではなく、成長・発達として捉え、 「成人以降も人間は発達し続ける」との生涯発達論を唱えたと書物にありますが、 「人生の正午」の論文では、人生を太陽のモデルに例えて説明しています。 ４０歳前後の「人生の正午」を境に、人生は前半と後半に分かれるというものです。 これを直観的に解釈すれば、 「人生の正午」を過ぎたあとの人生は、一方的な下降の人生であり、 肉体的・精神的に衰退するばかりで、やがて日没（＝死）を迎えるととれます。 「人は生まれてから死ぬまで、生涯を通じ発達していく存在である」という 生涯発達の概念とはまった相容れないものであるように思えます。 実際ネットで文章を拾ってみると、ユングの太陽のモデルを 人生後半＝斜陽という意味の例えとして用いているものが見受けられます。 もしもユングが中年期以降の人生を本当にポジティブにとらえていれば、 午後は沈んでいくばかりの太陽のモデルは まったく適切ではないように思うのですが、いかがでしょうか？ 論文そのものをまだ読んだことはないのですが、 沈んだ太陽がまた翌日東から昇ってくるとか、 太陽が沈めば代わりに星や月が輝くというようなことも書いてあるのでしょうか？

(1)反芻（反復）思考を概念的に「同じことを何度も繰り返し考えること」を定義し、この傾向を測定する質問項目を３つ考えて記述しろ。 (2)22項目より反芻思考尺度を構成したとき、この尺度の信頼性はどのような方法で検討すればよいか？ (3)愛着対象を経験した人が「反芻思考」をすると、「抑うつ」状態が強まるのではないかと考え、これらの関係を見ることにした。「愛着対象の喪失」と「抑うつ」は操作的定義にどうすればよいか？ 心理学の統計的な問題です。 意味のわからない質問もあるかと思いますが、１つでもわかる方、こうじゃないかな？と思う方、是非教えてください。 よろしくお願いします。

(1)反芻（反復）思考を概念的に「同じことを何度も繰り返し考えること」を定義し、この傾向を測定する質問項目を３つ考えて記述しろ。 (2)22項目より反芻思考尺度を構成したとき、この尺度の信頼性はどのような方法で検討すればよいか？ (3)愛着対象を経験した人が「反芻思考」をすると、「抑うつ」状態が強まるのではないかと考え、これらの関係を見ることにした。「愛着対象の喪失」と「抑うつ」は操作的定義にどうすればよいか？ 心理学の統計的な問題です。 意味のわからない質問もあるかと思いますが、１つでもわかる方、こうじゃないかな？と思う方、是非教えてください。 よろしくお願いします。