お勧めされていた、動的因子分析についてのレビュー。苦手分野なので、メモを取りながら読んだ。著者らいわく:心理学における統計的分析は、ふつう標本における個人差の構造を分析しそれを母集団に一般化するわけだけど[←スキナリアンの方は異論がおありでしょうね]、それらは対象者の等質性という想定に依存している。この想定は古典的エルゴード定理に基づいている。(←ここで放り投げて寝ちゃおうかと思ったけど、我慢我慢)たとえば時間に注目しよう。下位システムを含む高次元の動的システムである。システムの振る舞いを特徴づける時間依存変数の集合は、ある高次元空間における座標として表現できる。この空間のことを行動空間と呼ぼう。固定された測定時点をひとつないし複数個選択し、その変数のその時点の得点の、対象者を通じた変動を決定する。これに対し、個人内変動は以下のように定義される:変数の固定された下位集合を選択し、ある固定された対象者を選択し、その変数におけるその対象者の得点の、時点を通じた変動を定義する。前者はCattellいうところのRテクニック、後者はPテクニックである。プロセスが定常で(つまり平均が一定で系列的依存性が時間不変)、かつそれぞれの個人が同一のダイナミクスに従っているとき、このプロセスはエルゴード性があるという。Rテクニックの結果とPテクニックの結果に法則的な関係が生じるのは、エルゴード性が満たされているとき、そのときに限られる。これが古典的エルゴード定理である。古典的エルゴード定理は心理学における統計手法すべてに影響する。発達過程は定常でない。研究者は平均における変化について考えるが、本当は変化というのは分散や系列的依存性のなかにひそんでいるのかもしれないのだ。動的因子分析とは単一の被験者の多変量時系列の因子分析である。これはCattellのPテクニックの一般化である。