Sons.仕事の都合でざっと目を通した。(3MC)というカンファレンスの論文集。いう組織が毎年ワークショップを開いており(来年は5月にロンドン)、2016年には第二回の3MCカンファレンスをシカゴで開くらしい。この章は分析のパートの総論に相当していて、このあとに各論として、多群多レベルのSEMやLCAについての章、多項IRTでDIFを調べるという章、MMTM行列でなにかをどうにかしますという章(うぉう、LCA関連で名前をよく見るHagenaarsさんだ)、定量と定性をあわせてなにかをどうにかするという章が続く。それを調べる手法を片っ端から紹介する。例に使うデータはISSP国際比較調査のジェンダー役割の項目(4項目)と、ベンチマークに使うジェンダーイデオロギーの項目(1項目)。紹介する手法は...回答カテゴリ(無回答を含む)への回答分布を比較する。ベンチマーク項目との相関を比較する。説明変数との相関を比較する。例に挙げているのは年齢との相関。マクス回転後の第一因子負荷を比べている。アルファなんかを比べる。なにやんのかと思ったら、4項目の回答カテゴリ(5件法だから計20個)の布置を国別に描いて見比べるのである。布置を国別に見比べるのであろう。(やれやれ、やっとそれらしい話題になってきたぞ)。怪しい項目を外して適合度の変化を見たりしている。3pにわたって説明が繰り広げられている。従属変数だけで単純な分散成分モデルを組み、国内の分散と国間の分散を比べる。次に、個人レベルの説明変数を投入。最後に、国レベルの説明変数を投入。ここまでをランダム切片モデルでやる。ランダム傾きを導入するのはさらにその後だ、とのこと。うーん、仰りたいことはわかるけど、建前としては、モデル構築の順序は文化差についての実質的知識で決まる問題じゃないかしらん。1パラメータIRTと2パラメータIRTのICCを国ごとに示している。通常の概説では2パラメータのモデルだけ紹介されることが多いと思うが、ここでは対等に扱われている。ヨーロッパの人はラッシュモデルが好きだと聞いたことがあるのだけど、ほんとかもしれない(第一著者の所属はドイツ)。IRT}の7つをとり、表側に{クイックに概観できるか、国の数が多くても大丈夫か、個人を同定するか、国を通じた要約が出るか、項目レベルかテストレベルか}をとって表をつくっている。まあだいたい想像がつく内容なので省略。途中でだんだん関心を失くして適当に目を通してしまった。多国間調査のデータを国と国の間で比較できるかどうかを調べる方法を総ざらえ。