いう、いささか現実味のない状況についての話である。B_{ik}(これが外的基準)についてのモデルをつくる。5つ目の交互作用項がわかりにくいけど、以下のような理屈である。話を単純にするために、態度項目と行動項目に正の相関がある場合についてのみ考える。\alpha_1は正。yea-sayingが回答バイアスを含んでいたら、\alpha_2は負になるはずだ(H1)。M_iが正)、その回答は割り引かなければいけないわけだから、\alpha_4は負になるはずだ(H2)。こんなモデルもつくる。\epsilon_{ik}さっきと同様、\delta_1は正として、yea-sayingがその人の態度についての情報をなにがしか含んでいるならば、\delta_2は正になるはずだ(H3)。個人内SDの大きさがの人の態度についての情報をなにがしか含んでいるならば、\delta_4は正になるはずだ(H4)。うーん、こういう「白じゃなかったらそれは黒だ」的仮説設定はあんまり好きになれないのだが、well-formedではある。いうわけで、アメリカの広告代理店がやった大規模な郵送調査データで検証する。さまざまな6件法態度項目が224項目、いろんな行動の頻度の聴取が127項目はいっていた由。それでいて回収率81%って、どんな調査なんだか...。関連はあったが、行動項目との相関はなかった由。よかったですね、そこが崩れると、この話、滅茶苦茶になってしまう。次に、態度項目と行動項目を突合せ、関連が強くて筋もとおっているペアを49個つくって、それぞれのペアに上記の2つのモデルを当てはめOLS推定する。その結果、\alpha_1と\alpha_2の符号が逆になった(H1を支持した)のは、21ペア。\alpha_1と\alpha_4の符号が逆になった(H2を支持した)のは、43ペア。\delta_1と\delta_2の符号が一致した(H3を支持した)のは、38ペア。\delta_1と\delta_4の符号が一致した(H4を支持した)のは、39ペア。H3は不支持)、個人内SDは部分的にバイアスだが、それだけじゃない。個人内SDに起因するバイアスを除去してみましょう、というので、以下の指標をつくる。右辺第二項は、回答を個人内平均に向かって縮小してやった値で、その縮小率は個人内SDとその標本中央値の比で決める、という主旨である。0.5のとき、R^2が最大になり、\gamma_1と\gamma_3の符号が一致するペアはだいたい半分(28ペア)になった。よしよしこれで修正できたぞ、というわけで(信じるって素晴らしいなあ)、修正によって生じるインパクトを2例示す。12個の態度項目から2つの主成分を抽出し、対象者を各主成分の上位10%/中位80%/下位10%に分類する分析を、修正前と修正後で比較すると、修正によって上位/下位群から出て行った人と入ってきた人の年齢・教育水準が違う、とか。クラスタ分析だったらどうだったか、とか。このへんは、まあ実務家むけのデモンストレーションのつもりだろう。なにもそれだけがバイアスの源じゃないだろうと思うが、もともと回答スタイルの実証研究には、問題とする回答スタイルを各研究者が好き勝手に定義しちゃうという悪弊があるものなので、ここでそれをあげつらっても仕方ない。ひとつの横断調査データのなかから態度項目と行動項目のペアを見つけ、ひとたび見つけるやいなや「この行動はこの態度で予測できるはずだ」と信じる、というのも相当強引なアプローチだと思うけど、それもまあいいとしよう。態度から行動を予測するにあたり、「態度の個人内偏差と個人内SDの交互作用項が負に効いたらそれはERSバイアスの証拠だ」という理屈も、多重共線性の心配はないのかしらんと不思議だが、まあよしとしよう。いっちばん引っかかるのは、交互作用項の係数の大きさではなく、符号にのみ注目していることだ。個々のモデルについて効果量を求めるのが筋だろうに。後半の、回答スタイルがセグメンテーション・スタディを歪めるという例示も、ちゃんと読んでないけど、ちょっとげんなりする。著者が示しているのは、ある指標群をつかった対象者分類と、その指標群をちょっぴり変換した(回答の個人内分散が大きい人の回答を個人内平均に向かって少しずらした)指標群をつかった対象者分類が、デモグラフィック特性の観点から異なっていました、という話だ。それは要するに、回答の個人内分散がデモグラフィック特性によって異なるということだろう。それを直接示してくれないのかと思う。セグメンテーションの文脈に持ち込むのは、なにかこの論文誌のお作法のようなものなのだろうか。素直に考えれば、たとえばある人がなんでもyes方向に回答しちゃったとして、それはその人がほんとに全項目についてポジティブな態度を持っていることを表しているのかもしれないし、単にそういう回答スタイルの人なのかもしれない。それは常に両方ありうることで、どっちかだけが正しい、なんてことはありえないだろうと思うのである。「yea-sayingは回答バイアスを含んでいるか否か」というような、白か黒かという仮説設定自体が、ああ論文のための仮説、研究のための研究だなあ、という気がする。現実には、回答スタイルらしきものはいつも存在する。その効果を全然除去しないのも困るし、完璧に除去しちゃうのも困る。そのさじ加減を決めるのが一番の悩みどころだし、その合理的な方法こそが、回答スタイル研究に強く期待されるところだろう。この論文でいえば、w_1の値を決めるところがそれだ。ところがこの先生ときたら、w_1を0から1まで0.25刻みで動かし、たった5通り試しただけで、よしw_1=0.5だと決めてしまう。Quarterlyに載せたほうだ。回答スタイル由来のバイアスを検出・補正する。