公認心理師 過去問
第5回(2022年)
問80 (午後 問3)
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問題
公認心理師試験 第5回(2022年) 問80(午後 問3) (訂正依頼・報告はこちら)
- 因子分析
- 分散分析
- 共分散分析
- 重回帰分析
- クラスター分析
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この過去問の解説 (3件)
01
L.R. Goldbergはビック・ファイブと呼ばれる性格特性理論を提唱しました。ビックファイブ(Big Five)とは、神経症傾向、社交性、開放性、誠実性、協調性の人間の性格を表す5つの因子を示す理論です。
正解です。因子分析とは、多数の変数(指標)の中から共通する因子を抽出し、それぞれの因子がどの程度指標を説明できるかを解明する統計手法です。
分散分析とは、3つ以上の群間で平均値の差を比較する統計手法です。
共分散分析(covariate analysis)は、2つの変数間の関係を分析する統計的手法の1つです。
重回帰分析は、複数の説明変数を用いて、目的変数との関係を分析するための統計手法です。目的変数と説明変数との関係を表す回帰式を求めることで、目的変数の予測や解釈を可能にします。
クラスター分析は、似た特徴を持つデータをグループ化する手法です。
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02
L.R. Goldbergはビック・ファイブと呼ばれるパーソナリティ特性論を提唱しました。ビック・ファイブ理論では、神経症傾向・外向性・解放性・協調性・誠実性の5因子により、人の特性は構成されているとされています。
適切です。
分散分析は、3群以上の平均値の差を比較する統計解析法です。
共分散分析は、群間の差を比較する統計解析方法です。
重回帰分析とは、回帰分析でも2つ以上の説明変数があるもののことをいいます。
クラスター分析は、個々のデータの中から似ているデータ同士をグルーピングする分析手法です。
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03
AllportやCattellは、人の性格を「特性(trait)」として捉え、その特性を科学的に分類しようとしました。その後、Goldbergが提唱したビッグファイブ理論へと発展していきます。これらの性格特性理論の構築において中心的な役割を果たしたのが因子分析です。
因子分析は、多数の観測変数の背後に存在する共通因子を抽出する統計手法です。Cattellは性格特性を抽出するために因子分析を用い、その流れがGoldbergのビッグファイブ理論へとつながりました。
分散分析は、複数の群の平均値の差を検討するための統計手法です。性格特性の構造を抽出するための手法ではありません。
共分散分析は、共変量の影響を統制しながら群間比較を行う統計手法です。性格特性理論の基盤となった手法ではありません。
重回帰分析は、複数の説明変数から目的変数を予測するための統計手法です。性格特性の抽出を目的としたものではありません。
クラスター分析は、類似した対象をグループ化するための統計手法です。性格特性理論の発展に利用されることはありますが、ビッグファイブ理論の基盤となった手法ではありません。
特性論では、人の性格を構成する基本的な特性を抽出することが重要な課題でした。CattellやGoldbergによる性格特性研究では、多数の性格記述語の背後にある共通因子を見いだすために因子分析が用いられています。そのため、本問の正解は因子分析です。
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