刺激と独立な個人の傾向を考慮した新たな三相データの分析法
「1. はじめに」 心理学および経済学, 感性工学, マーケティング, 社会学などの各分野において, 複数の相を持つデータが広く用いられている. Kroonenberg(2008)は3相3元のデータセットをデータのデザイン別にthree-way profile data, three-way rating scale data, multiway factorial data, multilevel longitudinal dataに大別している. これらは順に, 複数の場面において複数の対象を複数の変数を用いて記述したデータ, 複数の個人が複数の刺激を複数の変数で評価したデータ, thre...
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| Published in | 行動計量学 Vol. 45; no. 1; pp. 27 - 38 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
日本行動計量学会
2018
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0385-5481 1880-4705 |
| DOI | 10.2333/jbhmk.45.27 |
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| Abstract | 「1. はじめに」 心理学および経済学, 感性工学, マーケティング, 社会学などの各分野において, 複数の相を持つデータが広く用いられている. Kroonenberg(2008)は3相3元のデータセットをデータのデザイン別にthree-way profile data, three-way rating scale data, multiway factorial data, multilevel longitudinal dataに大別している. これらは順に, 複数の場面において複数の対象を複数の変数を用いて記述したデータ, 複数の個人が複数の刺激を複数の変数で評価したデータ, three-way rating scale dataの個人を集団ごとに平均したデータ, three-way profile dataの場面の相が時系列であるデータを指している. なかでも, 行動学研究で多く用いられるものとしてはSD法(Semantic Differencial method; 意味差判別法)(Osgood, Suci & Tannenbaum, 1957)で得られるthree-way rating scale dataがあげられる. |
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| AbstractList | 「1. はじめに」 心理学および経済学, 感性工学, マーケティング, 社会学などの各分野において, 複数の相を持つデータが広く用いられている. Kroonenberg(2008)は3相3元のデータセットをデータのデザイン別にthree-way profile data, three-way rating scale data, multiway factorial data, multilevel longitudinal dataに大別している. これらは順に, 複数の場面において複数の対象を複数の変数を用いて記述したデータ, 複数の個人が複数の刺激を複数の変数で評価したデータ, three-way rating scale dataの個人を集団ごとに平均したデータ, three-way profile dataの場面の相が時系列であるデータを指している. なかでも, 行動学研究で多く用いられるものとしてはSD法(Semantic Differencial method; 意味差判別法)(Osgood, Suci & Tannenbaum, 1957)で得られるthree-way rating scale dataがあげられる. |
| Author | 長田, 典子 橋本, 翔 田中, 一晶 片平, 建史 |
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| Copyright | 2018 日本行動計量学会 |
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| CorporateAuthor | 関西学院大学 大学院理工学研究科 / 感性価値創造研究センター |
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| EISSN | 1880-4705 |
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| ISSN | 0385-5481 |
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| Issue | 1 |
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| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationTitle | 行動計量学 |
| PublicationTitleAlternate | 行動計量学 |
| PublicationYear | 2018 |
| Publisher | 日本行動計量学会 |
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| References | Liu, S. & Trenkler, G. (2008). Hadamard, khatri-rao, kronecker and other matrix products. International Journal of Information and Systems Sciences, 4, 1, 160-177. 菅千索 (1983). ParafacとAlscalによるSD法データの新しい分析法. 京都大学教育学部紀要, 29, 145-157. Murakami, T. & Kroonenberg, P. M. (2003). Three-mode models and individual differences in semantic differential data. Multivariate Behavioral Research, 38, 2, 247-283. 清水祐一郎・土斐崎龍一・坂本真樹 (2014). オノマトペごとの微細な印象を推定するシステム. 人工知能学会論文誌, 29, 1, 41-52. Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23, 3, 187-200. 小島隆矢 (2000). 3相3元データに対する因子分析の適用法—個人差へのアプローチ. 光大澤（編） 「印象の工学」とはなにか (pp.182-192). 丸善プラネット. Lundy, M. E., Harshamn, R. E., & Kruskal, J. B. (1989). A two-stage procedure incorporating good features of both trilinear and quadrilinear models. In Coppi, R. & Bolasco, S. (Eds). Multiway Data Analysis (pp.123-130). North-Holland Publishing Co. Osgood, C. E., Suci, G. J., & Tannenbaum, P. (1957). The Measurement of Meaning (1st ed.). University of Illinois Press. 大山正・瀧本誓・岩沢秀樹 (1993). セマンティック・ディファレンシャル法を 用いた共感覚性の研究—因子構造と因子得点の比較—. 行動計量学, 20, 55-64. Ten Berge, J. M. F. (1993). Least squares optimization in multivariate analysis (M&T series). DSWO Press, Leiden University. Nunes, C. A., Pinheiro, A. C. M., & Bastos, S. C. (2011). Evaluating consumer acceptance tests by three-way internal preference mapping obtained by parallel factor analysis (parafac). Journal of Sensory Studies, 26, 2, 167-174. Giordani, P., Kiers, H. A. L., & Del Ferraro, M. A. (2014). Three-way component analysis using the R package ThreeWay. Journal of Statistical Software, 57, 7, 1-23. Kristof, W. (1970). A theorem on the trace of certain matrix products and some applications. Journal of Mathematical Psychology, 7, 3, 515-530. Kiers, H. A. L. (1988). Comparison of “anglo-saxon” and “french” three-mode methods. Statistique et analyse des données, 13, 3, 14-32. R Core Team (2015). R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 若田忠之・齋藤美穂 (2014). 香りの分類における心理学的検討：—SD法を用いた印象による香りの分類—. 日本感性工学会論文誌, 13, 5, 591-601. Adachi, K. (2011). Three-way tucker2 component analysis solutions of stimuli × responses × individuals data with simple structure and the fewest core differences. Psychometrika, 76, 2, 285-305. Kroonenberg, P. M. & de Leeuw, J. (1980). Principal component analysis of three-mode data by means of alternating least squares algorithms. Psychometrika, 45, 1, 69-97. Khatri, C. G. & Rao, C. R. (1968). Solutions to some functional equations and their applications to characterization of probability distributions. Sankhy?: The Indian Journal of Statistics, Series A (1961-2002), 30, 2, 167-180. Kroonenberg, P. M. (2008). Applied multiway data analysis. Wiley-Interscience. Kiers, H. A. L. (1991). Hierarchical relations among three-way methods. Psychometrika, 56, 3, 449-470. Lucia, F. D., Do Carmo, J. R., Morais, C. S. N., Nunes, C. A., Pinheiro, A. C. M., Ferreira, E. B., Pinto, S. M., de Abreu, L. R., & Vilas Boas, E. V. d. B. (2016). Physicochemical and sensory quality of several commercial brazilian chocolate milk beverages. International Journal of Dairy Technology, 69, 3, 364-371. Gere, A., Losó, V., Györey, A., Kovács, S., Huzsvai, L., Nábrádi, A., Kókai, Z., & Sipos, L. (2014). Applying parallel factor analysis and tucker-3 methods on sensory and instrumental data to establish preference maps: case study on sweet corn varieties. Journal of the Science of Food and Agriculture, 94, 15, 3213-3225. Harshman, R. A. (1970). Foundations of the parafac procedure: Models and conditions for an explanatory multimodal factor analysis. UCLA Working Papers in Phonetics, 16, 1-84. Tucker, L. (1966). Some mathematical notes on three-mode factor analysis. Psychometrika, 31, 3, 279-311. |
| References_xml | – reference: 若田忠之・齋藤美穂 (2014). 香りの分類における心理学的検討：—SD法を用いた印象による香りの分類—. 日本感性工学会論文誌, 13, 5, 591-601. – reference: 大山正・瀧本誓・岩沢秀樹 (1993). セマンティック・ディファレンシャル法を 用いた共感覚性の研究—因子構造と因子得点の比較—. 行動計量学, 20, 55-64. – reference: Osgood, C. E., Suci, G. J., & Tannenbaum, P. (1957). The Measurement of Meaning (1st ed.). University of Illinois Press. – reference: Kristof, W. (1970). A theorem on the trace of certain matrix products and some applications. Journal of Mathematical Psychology, 7, 3, 515-530. – reference: 菅千索 (1983). ParafacとAlscalによるSD法データの新しい分析法. 京都大学教育学部紀要, 29, 145-157. – reference: 小島隆矢 (2000). 3相3元データに対する因子分析の適用法—個人差へのアプローチ. 光大澤（編） 「印象の工学」とはなにか (pp.182-192). 丸善プラネット. – reference: R Core Team (2015). R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. – reference: Adachi, K. (2011). Three-way tucker2 component analysis solutions of stimuli × responses × individuals data with simple structure and the fewest core differences. Psychometrika, 76, 2, 285-305. – reference: Lundy, M. E., Harshamn, R. E., & Kruskal, J. B. (1989). A two-stage procedure incorporating good features of both trilinear and quadrilinear models. In Coppi, R. & Bolasco, S. (Eds). Multiway Data Analysis (pp.123-130). North-Holland Publishing Co. – reference: Kiers, H. A. L. (1988). Comparison of “anglo-saxon” and “french” three-mode methods. Statistique et analyse des données, 13, 3, 14-32. – reference: Khatri, C. G. & Rao, C. R. (1968). Solutions to some functional equations and their applications to characterization of probability distributions. Sankhy?: The Indian Journal of Statistics, Series A (1961-2002), 30, 2, 167-180. – reference: Gere, A., Losó, V., Györey, A., Kovács, S., Huzsvai, L., Nábrádi, A., Kókai, Z., & Sipos, L. (2014). Applying parallel factor analysis and tucker-3 methods on sensory and instrumental data to establish preference maps: case study on sweet corn varieties. Journal of the Science of Food and Agriculture, 94, 15, 3213-3225. – reference: Lucia, F. D., Do Carmo, J. R., Morais, C. S. N., Nunes, C. A., Pinheiro, A. C. M., Ferreira, E. B., Pinto, S. M., de Abreu, L. R., & Vilas Boas, E. V. d. B. (2016). Physicochemical and sensory quality of several commercial brazilian chocolate milk beverages. International Journal of Dairy Technology, 69, 3, 364-371. – reference: Murakami, T. & Kroonenberg, P. M. (2003). Three-mode models and individual differences in semantic differential data. Multivariate Behavioral Research, 38, 2, 247-283. – reference: Giordani, P., Kiers, H. A. L., & Del Ferraro, M. A. (2014). Three-way component analysis using the R package ThreeWay. Journal of Statistical Software, 57, 7, 1-23. – reference: Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23, 3, 187-200. – reference: Tucker, L. (1966). Some mathematical notes on three-mode factor analysis. Psychometrika, 31, 3, 279-311. – reference: Harshman, R. A. (1970). Foundations of the parafac procedure: Models and conditions for an explanatory multimodal factor analysis. UCLA Working Papers in Phonetics, 16, 1-84. – reference: Kroonenberg, P. M. (2008). Applied multiway data analysis. Wiley-Interscience. – reference: Liu, S. & Trenkler, G. (2008). Hadamard, khatri-rao, kronecker and other matrix products. International Journal of Information and Systems Sciences, 4, 1, 160-177. – reference: Kroonenberg, P. M. & de Leeuw, J. (1980). Principal component analysis of three-mode data by means of alternating least squares algorithms. Psychometrika, 45, 1, 69-97. – reference: Nunes, C. A., Pinheiro, A. C. M., & Bastos, S. C. (2011). Evaluating consumer acceptance tests by three-way internal preference mapping obtained by parallel factor analysis (parafac). Journal of Sensory Studies, 26, 2, 167-174. – reference: Ten Berge, J. M. F. (1993). Least squares optimization in multivariate analysis (M&T series). DSWO Press, Leiden University. – reference: Kiers, H. A. L. (1991). Hierarchical relations among three-way methods. Psychometrika, 56, 3, 449-470. – reference: 清水祐一郎・土斐崎龍一・坂本真樹 (2014). オノマトペごとの微細な印象を推定するシステム. 人工知能学会論文誌, 29, 1, 41-52. |
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| SourceID | medicalonline jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 27 |
| SubjectTerms | 三相データ分析 個人差 反復最小二乗法 意味差判別法 |
| Title | 刺激と独立な個人の傾向を考慮した新たな三相データの分析法 |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbhmk/45/1/45_27/_article/-char/ja http://mol.medicalonline.jp/library/journal/download?GoodsID=cm2koudo/2018/004501/003&name=0027-0038j |
| Volume | 45 |
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| ispartofPNX | 行動計量学, 2018, Vol.45(1), pp.27-38 |
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