2015jpa sympo kito

相互依存性を検証する手段としてのAPIM：実証データを用いて

鬼頭美江（明治学院大学社会学部）

佐藤剛介（名古屋大学学生相談総合センター）

Outline1. APIM：基礎編

◦ 二者関係における相互依存性とは？

◦ APIMとは？

2. APIMの適用例◦ 夫婦データを用いてAPIMの実証例を紹介

3. APIM：実践編◦ APIMを行う際のTips

Aのストレス反応には、A自身のネガティブ感情だけでなく、Bのネガティブ感情も影響

二者関係における相互依存性

A B

イライラ！

相互依存性＝一個人の行動・心理過程・特性が別の個人に影響を与えている状態（Kenny & Cook, 1999）

つまらない・・・

つまらない・・・

Aのネガティブ感情

Aのストレス反応Bのネガティブ感情

APIM とは？• 行為者観察者相互依存性モデル（Actor-Partner Interdependence Model: APIM; Kenny, 1996）

• 二者関係における変数の関連性を、自分自身からの効果と相手からの効果に分離して、それぞれの効果を検証する（e.g., Kenny et al., 2006; 清水、2014）

パートナーA1

パートナーB1

個人

ペアペア1

パートナーA2

パートナーB2

ペア2

パートナーAn

パートナーBn

ペアｎ

全参加者

APIMでは、二者間の相互依存関係が分析可能

・・・・・

APIM：パス図

A：ネガティブ感情 A：ストレス反応

B：ネガティブ感情 B：ストレス反応

e1

e2

Actor効果（A）

Actor効果（B）

APIM：パス図

A：ネガティブ感情 A：ストレス反応

B：ネガティブ感情 B：ストレス反応

e1

e2

Partner効果（A：ネガティブ感情→

B：ストレス反応）

Partner効果（B：ネガティブ感情→

A：ストレス反応）

APIMの適用例• 対人関係

◦恋人の愛着スタイルは、ストレス状況における行動を予測するか？（Cambell et al., 2001）

◦カップルの性別や年齢は、関係持続性を予測するのか？（West et al., 2008）

◦攻撃行動や向社会的行動は、友人関係の良好さを予測するのか？（Cillessen et al., 2010）

• 臨床心理学◦夫婦の対処方略は、PTSDの重症度を予測するのか？（Gilbar et al., 2012）

• スポーツ心理学◦選手とコーチの自己効力感は、3ヶ月後の選手の努力量を予測するのか？（Jackson & Beauchamp, 2010）

二者関係の種類• 親子

• 教師－生徒

• コーチ―選手

• 夫婦

• 恋人

• 友人

• 同僚

識別可能

＝特定の要因によって二者の得点を区別できる

識別不可能

＝特定の要因によって二者の得点を区別することができない

役割によって識別可能

異性間→性別によって識別可能

同性間→識別不可能



◦ APIMとは？



APIMの実証例• 327名の参加者が質問紙に回答

• そのうち、夫婦のどちらかの回答しか得られなかった79名と性別不明な2名を除いた、123組（246名）が分析対象

APIMの実証例：測定変数• 自尊心尺度（Rosenberg, 1965）：6項目

◦夫α＝0.83、妻α＝0.84

• 夫婦満足度：1項目

• 人生満足度：1項目

• 自己収入：1項目

実証例における問い1a. 夫の自尊心が高いほど、夫と妻が感じる夫婦満足度は高いのか？

1b.妻の自尊心が高いほど、妻と夫が感じる夫婦満足度は高いのか？

2a. 夫の収入が多いほど、夫と妻の人生満足度は高いのか？

2b.妻の収入が多いほど、妻と夫の人生満足度は高いのか？

APIMの実証例1：モデル

夫：自尊心夫：夫婦満足度

妻：自尊心妻：夫婦満足度

e1

e2

1. 夫と妻の自尊心が高いほど、夫婦それぞれが感じる夫婦満足度が高いのか？

APIMの実証例1：結果



e1

e2

Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。a p = .057, * p < .05, *** p < .001

0.03

0.61a

1.05***

0.91* 0.67*1.43***

妻のActor効果：「自尊心の高い妻ほど、夫婦満足度が高い」




e1

e2


0.03

0.61a

1.05***

0.91* 0.67*1.43***

夫→妻のPartner効果：「自尊心の高い夫を持つ妻ほど、夫婦満足度が高い」




e1

e2


0.03

0.61a

1.05***

0.91* 0.67*1.43***

妻→夫のPartner効果：「自尊心の高い妻を持つ夫ほど、夫婦満足度が高い」

APIMの実証例2:モデル2. 夫と妻の収入が多いほど、夫婦それぞれの人生満足度が高いのか？

夫：収入夫：人生満足度

妻：収入妻：人生満足度

e1

e2

APIMの実証例2: 結果



e1

e2

- 0.13

0.79***

0.10

0.36* - 0.240.29**

夫のActor効果：「自己収入の高い夫ほど、人生満足度が高い」

Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。* p < .05, ** p < .01, *** p < .001

APIMの実証例2: 結果



e1

e2

- 0.15

0.79***

0.10

0.36* - 0.240.97**

夫→妻のPartner効果：「収入の高い夫を持つ妻ほど、人生満足度が高い」

Note: AMOSを用いて分析。数値は非標準化パス係数および級内共分散。* p < .05, ** p < .01, *** p < .001



◦ APIMとは？



データの形式：識別可能データ• Individual Structure

Kenny et al. (2006) Dyadic Data Analysis. p. 16.

ペアID ペア内の個人ID（性別、役割など）

個人レベルのデータ構造→個人のデータを縦に並べ、一個人で一行

• Dyad Structure

データの形式：識別可能データ

ペアID

ペアレベルのデータ構造 → 一ペアで一行ペアのデータを縦に並べ、変数として個人のデータを横に並べる

ペア内の個人1の変数ペア内の個人2の変数

Kenny et al. (2006) Dyadic Data Analysis. p. 16.

データの変換• Individual Structure → Dyad Structure

• SPSSにおけるデータ変換マクロ（Kenny, 2014）◦ http://davidakenny.net/kkc/c1/restructure.htm

• 欠損値→マクロがうまく動作しない可能性

http://davidakenny.net/kkc/c1/restructure.htm

APIM におけるPower分析• PowAPIM.R (Kenny, 2015)

◦ Rを用いた、APIMにおけるPower分析

• ブラウザで利用可能なPower分析ツール(Ackerman & Kenny, 2015)

• https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

https://robert-ackerman.shinyapps.io/APIMPowerR/

Power分析：識別不可能データ

1. 「Power given N」を選択

2.入力する効果量の種類を選択

3. Actor効果とPartner効果の効果量を入力

4.二者の独立変数間、エラー間の相関を入力

5.欠損値のないペア

数、欠損値を含むペア数を入力

6.第1種の過誤率を入力


Power分析：識別可能データ

1. 「Power given N」を選択




5. 「０」と入力



6.ペア数を入力

必要サンプル数の決定

1. 「N given desired level of power」を選択




6. Powerを入力



Actor効果を検出するには59組、Partner効果を検出するには159組のペアデータが必要


Take Home Message• APIMは、ペアデータを用いて、二者間における相互依存性を検討するために必須の分析方法

• 特に、Actor効果だけでなく、Partner効果による個人間過程の分析が有用

ご清聴ありがとうございました

鬼頭美江（明治学院大学社会学部）

佐藤剛介（名古屋大学学生相談総合センター）

測定変数の項目例• 自尊心尺度

◦ 「少なくとも人並みには、価値のある人間である」

◦１＝全くそう思わない、５＝とてもそう思う

• 夫婦満足度◦ 「全体的に考えて、あなたは次にあげる人間関係にどのくらい満足していますか。－－配偶者（あるいは恋人）との関係」

◦１＝不満、10＝満足

測定変数の項目例• 人生満足度

◦ 「全体的に考えて、あなたは、あなたの生活にどのくらい満足していますか。」

◦ 1＝不満、10＝満足

• 収入◦ 「過去一年間のあなた個人の収入は、税・手当て、ボーナス込みで次の中のどれに近いでしょうか。」

◦ 1＝なし、2＝150万円未満、3＝300万円未満、4＝500万円未満、5＝700万円未満、6＝1,000万円未満、7＝1,000万円以上

Science

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