集団間と集団内の差異を明らかにする MDPREFの応用方法 (<特集>計量分析のフロンティア)
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概要
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MDPREFは、対象（質問項目、変数、刺激）に関する一対比較判断あるいは選好度判断のデータを分析し、対象の間の選好関係が、一対比較判断あるいは選好度判断を行った人間（個人）の間でどのように異なっているのかを明らかにするための手法であり、個人差を分析する多次元尺度構成法の1つである。対象の関係を表す対象布置と個人の間の関係を表す個人布置が、同じ空間に表現される。個人が、複数の集団に所属している場合には、MDPREFを用いて分析を行なうために、さまざまの方法が考えられる。しかし、このような場合には、通常、個人の総人数がかなり多く、MDPREFを用いて、集団間の差異、さらに、集団内の差異を明らかにすることは、実際的には困難であることが多い。本論文では、このような困難をもたないMDPREFの利用方法を提案する。この方法は、つぎのような4つの段階からなる。(a) 集団ごとにクラスター分析を行なって、個人をクラスター化する。(b) 各クラスターの対象間内積を求める。(c) 全ての内積行列をINDSCALによって分析する。(d) INDSCALで得られた共通対象布置に基づいて個人布置を求める（MDPREFの外部分析法）。この方法の最大の長所は、共通対象布置の次元の方向が一義的に決まっているため、布置の解釈が容易になる可能性が高いことである。東京、パリ、ニューヨークで行われた食生活に関する調査で得られたデータに対して、この方法を適用した。
- 数理社会学会の論文
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