31(6).客観的にはたいしたことないんだろうけど、主観的には「年に一度」級の、ややこしいデータ解析の課題を抱えていて、どうアプローチすればよいのか思い悩んでいる。fechnerパッケージというのをみつけて、なんだかわかんないけど、これだ!これでブレイクスルーだ!と喜んだが、ちゃんと読んでみたら、もう全くのぬか喜びであった。目を通したので記録しておく。ええと、Fechnerというのは、心理学の入門コースに出てくる19世紀の哲学者、フェヒナーさんのこと。scalingというのは耳慣れない言葉だが、Dzhafarovさんという人が提唱している考え方らしい。素人目には非計量的MDSみたいなものなのだけれど、いわく、全く違うアプローチなのだそうであります。個の対象があって,すべての2個の間の弁別確率,ないしそれに類するなんらかの非類似性が与えられているとする。scalingはそれより制約が緩い。なかろうが,非対称であろうが,A-B間非類似性とB-C間非類似性の和がA-C間非類似性より小さかろうが、いっこうに構わない。以下の条件さえ満たしていればよいのである。ひとつだけ持っていること。主観的等価点(PSE)と呼ぶ(うわー,精神物理学だ...)。jだったら,jのPSEはiであること。えーと,要するに,正方行列の各行に最小値がひとつだけあり,その値はその列での最小値でもある,ということですかね。minimalityという由。このパッケージはその計算をやってくれるのだそうだ...細かいところを読んでいないせいだろうけど、どういうときにどういう風に便利なのか、全くわからなかった。Rのパッケージの説明を読んでいるのが悪いのだろう。「フェヒナリアン尺度構成」をやりたい人にとっては夢のようなRパッケージ。