Shuichiro Ogawa
English

Notes ・ updated 2026-08-15

構えはいつ測られているのか：条件付き傾向としての測定と、共起としての測定

構えを測ると、数値が一つ出る。

44項目に5段階で答えてもらって平均する。 あるいは15分の会話をモデルに読ませて0から50の点を付ける。 どちらも、その人がどれだけその構えを持っているかを表す一つの量として扱われる。

その数値は、その人がいつ何をする人なのかを言っていない。

言えていないことに気づくのは難しい。 数値の再現性は高く、内的整合性の係数も出るからである。 この文献地図は、その数値が何を指しているのかを問い直した測定研究を並べたものである。 出典台帳は source/review/disposition-measurement/papers.md にある。

具体的な構成概念にこの地図を当てた検討は gyaru-mind-measurement-design にある。 デザイン研究の側から妥当性を扱った地図は design-research-methods-validity、能力の測定枠組みは ai-augmented-competency-measurement にある。

調査メタ情報

  • 調査日: 2026-08-15
  • 探索手段: Crossref API、OpenAlex API、PubMed E-utilities への直接クエリ。WebSearch は本セッションで予算（200/200）を使い切っており、一度も使えていない
  • 確度: 書誌は全件 DOI または安定 URL で確定させた。要旨または本文まで確認できたものと、書誌のみのものを台帳で区別し、後者には [要出典確認] を付す
  • 探索の限界: 初回は同義語展開と引用網追跡による横断探索を実施できなかった。2026-08-16 に弁別妥当性と設計の実施例という2つの軸で横断探索を行い、結果を本文と参照文献に反映した（コーパスは source/review/disposition-measurement/papers.md の H 節）。ただし OpenAlex と Semantic Scholar が HTTP 429 を返したため、引用網追跡そのものは依然として未実施である。本地図は網羅的なスコーピングレビューではない

出発点の記述のうち、二つが確認できなかった

本ノートは、ある文章の断片を出発点にしている。 そのうち、文献の存在に関わる主張を先に検証した。 二つとも、内容は正しいが、帰属先が合わなかった。

一つめ。「2025年の改訂潜在状態–特性理論では、ある人の特定状況における状態を、比較的安定した特性成分と、その状況に固有の状態成分に分解している」。

2025年の改訂版は確認できなかった。 Steyer らが自らの理論を “Revised” と銘打って改訂したのは、確認できた範囲では2015年の Annual Review of Clinical Psychology 論文が唯一である。 2024年に Stadtbaeumer, Kreissl & Mayer が “Comparing revised latent state–trait models including autoregressive effects” を Psychological Methods に出しており、語句が一致するのでこれが混同の候補になる。 2025年の出版としては Nacke & Mayer、Heo ら、Norget らの3件を確認したが、いずれも理論の改訂ではなく、信頼性係数の再定義、区分的成長モデルへの統合、R パッケージのチュートリアルである。

分解の中身についての記述そのものは正しい。 2015年版が状態と特性を条件付き期待値で定義し直し、観測を特性成分と状況固有成分と方法成分と誤差に分けたのは、そのとおりである。 年だけが合わない。

二つめ。「近年のレビューは、これを従来の code and count から、要素間の関係や共起を分析する方向への移行として位置づけている」。

該当するレビューは特定できなかった。 この枠組みを最も明示的に書いているのは、レビューではなく2018年の実証比較研究、Csanadi らの “When coding-and-counting is not enough” である。 2020年以降のレビュー3本を確認したが、いずれもアブストラクトの範囲では “code and count” という語もその移行の記述も再現していない。

ただし、そのうち2本は全文まで確認できていない。 これは不在の証明ではなく、確認できた範囲での結果である。

平均は、その人のどこを指しているか

Fleeson は2001年に、経験サンプリング法で2〜3週間ぶんの日常行動を集めた。 外向性のような特性を、その場その場の状態として何度も測った。

出たのは二つの事実である。

典型的な個人は、日常のうちにほぼ全ての特性レベルを定期的に示していた。 外向的な人が外向的にふるまい続けるのではない。 一人の人の中に、外向性の高い瞬間から低い瞬間までがひととおり現れる。

にもかかわらず、その分布の中心傾向の個人差はほぼ完全に安定していた。 分布の広がりの量そのものも、安定した個人差だった。

ここから特性の再定義が出る。 特性得点とは、その人の状態分布の中心傾向である。 高い得点は「常にそうである」ことではなく、「そうである瞬間の割合が多い」ことを意味する。

この読み替えは、尺度の信頼性を否定しない。 平均は安定しているのだから、測定としては機能している。 問題は、平均の安定を、その人が常にその構えでいることの証拠として読んでしまうことにある。

状況を跨いで一貫しないことは、誤差ではなかった

Fleeson の20年前に、同じ観察が別の形で問題になっていた。

Mischel が1968年に『Personality and Assessment』で提起した一貫性論争である。 性格特性の得点は、状況を跨いだ行動をあまり予測しない。 この事実は長く、測定の誤差として、あるいは特性という概念そのものへの反証として扱われてきた。

Shoda, Mischel & Wright が1994年に、夏期キャンプで子どもの社会的行動を直接観察した。 名目的な分析、つまり行動の総回数を数える分析では、状況を跨いだ一貫性は低かった。 ところが個人ごとに、どの状況でどの行動が出たかを対応づけると、別のものが現れた。

「もし対人状況Aならば行動X、もし状況Bならば行動Y」という安定した if-then プロフィールである。 論文が挙げる例は、大人に警告されると攻撃的になるが、同年代からの挑発には従順な子どもである。 この子の攻撃行動の総回数は、別の子と同じかもしれない。 だが、いつ攻撃するかは、この子に固有で、時間を跨いで安定していた。

状況を跨いだ非一貫性は、誤差ではなく、その人に固有の安定した情報だった。

Mischel & Shoda は1995年にこれを認知–感情パーソナリティ・システム（CAPS）として定式化した。 個人差は、エンコーディング、期待、信念、感情、目標といった媒介単位へのアクセス可能性の違いと、それらの単位が状況の心理的特徴と相互作用する組織化の違いに由来する。 この枠組みでは、if-then 型の状況依存的パターンと、行動平均水準の個人差が、同じ性格システムの二つの現れ方になる。

測るべきものが、ここで変わる。 総質問数のような周辺頻度ではなく、

P(枠組みを修正する | 反証が提示された)

のような条件付き確率になる。

条件を書くには、状況の側を測っていなければならない

条件付き確率を書くには、条件の欄が要る。 ところが状況を記述する語彙は、人を記述する語彙よりずっと遅れて整備された。

Rauthmann らは2014年に、この非対称そのものを問題として立てた。 人格特性の分類法は発達しているのに、状況特性の分類法は未発達である、という書き出しである。 6つの研究を通じて8次元の分類を作り、DIAMONDS と名づけた。 Duty、Intellect、Adversity、Mating、pOsitivity、Negativity、Deception、Sociality の頭文字である。 評定者間の一致度と行動予測力の両方で検証している。

もう一つ、状況の側に必要な変数がある。 Meyer, Dalal & Hermida が2010年に組織科学の文献を整理した状況の強さ（situational strength）である。 制約、帰結、明確性、一貫性の4側面からなる。 強い状況では、誰がそこにいても同じ行動が出る。 つまり、構えの個人差が観察できるのは弱い状況に限られる。

この二つを合わせると、条件付き傾向の測定に必要な設計が見えてくる。 状況を分類して記述し、その状況の強さを見積もり、弱い状況での反応の分岐を拾う、という設計である。

同じ人を何度も測る道具立て

条件付き確率を推定するには、一人につき何度も測らなければならない。 そのための方法群は、名前を変えながら1980年代から積み上がっている。

  • 経験サンプリング法（ESM）：Csikszentmihalyi & Larson 1987 が妥当性と信頼性を検討した
  • 生態学的瞬間評価（EMA）：Shiffman, Stone & Hufford 2008 が「対象者の現在の行動と経験をリアルタイムで反復サンプリングする」手法と定義し、目的を回想バイアスの最小化に置いた
  • 日誌法：Bolger, Davis & Rafaeli 2003 が、測定の焦点が個人間差から個人内変化パターンへ移ったことを整理した
  • アンビュラトリー・アセスメント：Trull & Ebner-Priemer 2013 が自然環境での測定手法を総括し、2020年に報告ガイドラインをレビューした

集めたデータをどう分けるかが、次の問題になる。

Steyer, Schmitt & Eid の潜在状態–特性理論（1999）は、心理測定が状況の真空中では行われないことを織り込んだ古典的テスト理論の一般化として提示された。 観測得点をまず潜在状態と誤差に分け、潜在状態をさらに特性と、状況および交互作用の残差に分ける。 この二段階の分解から、一貫性、特異性、信頼性、安定性の各係数が定義される。 2015年の改訂版（LST-R）は、状態と特性を条件付き期待値で定義し直し、理論から統計モデリングへの橋渡しを行った。

「常にその構えを持っている」のか「この条件でのみ発現した」のかを分けるとは、この分解のことである。

個人内の変動と個人間の差を分けることには、統計的な理由がある。

Molenaar は2004年に、個人間差の構造から個人内変動の構造への一般化が、心理学的過程ではほとんど成立しない厳密な条件、すなわちエルゴード性の下でしか可能でないと主張した。 集団のデータから個人の性質を推論することは、原理的に保証されない。

Hamaker, Kuiper & Grasman は2015年に、この問題が具体的な統計モデルにどう現れるかを示した。 交差遅延パネルモデル（CLPM）は、構成概念に時間不変の特性があるとき、遅延パラメータが個人内の過程ではなく個人間の安定した特性差を反映してしまう。 つまり因果推論を誤る。 代替として提示されたのがランダム切片交差遅延パネルモデル（RI-CLPM）である。 Asparouhov, Hamaker & Muthén 2018 の動的構造方程式モデル（DSEM）は、この系統をベイズ推定で一般化したものにあたる。

設計の目安も出ている。 van de Maat, Lataster & Verboon 2024 は、EMA データで感情の日次周期パターンを検定力80%で検出するには、大きなパターンで50名×10測定、小さなパターンで60名×30測定が必要だと推定した。 Lafit ら 2021 は時間依存性を考慮したマルチレベル回帰の検定力分析ツールを、Kirtley ら 2021 は ESM 研究の事前登録テンプレートを公開している。

一人を1回測って一つの数値を出すことに比べると、必要な資源の桁が違う。 この差が、条件付き傾向の測定が「最も重要な方向」でありながら、実際にはあまり行われない理由になっている。

尺度そのものが持っている穴

反復測定に進む前に、リッカート尺度が何を測っているかについて、別方向からの指摘がある。

参照群効果。 Heine, Lehman, Peng & Greenholtz は2002年に、専門家の評定では東アジア人が北米人より集団主義的とされるのに、リッカート尺度で直接測ると差が出ないことを示した。 参照群を実験的に操作すると期待どおりの文化差が現れ、同一国内の下位文化間の差が国家間の差より大きく出るという逆説も生じる。 回答者は、暗黙のうちに自分の周囲を基準にして自分を採点している。 基準が人によって違えば、点は比べられない。

応答スタイル。 Chen, Lee & Stevenson は1995年に、日本と台湾の高校生が中点を選びやすく、北米の高校生が極端値を選びやすいことを示した。 比較したい構成概念ではなく、目盛りの使い方の違いが得点に乗る。

態度と行動の距離。 LaPiere 1934 と Wicker 1969 は、質問紙上の態度表明と実際の行動が乖離することを報告した古典として引かれる（いずれも本収集では要旨に到達できておらず、内容は通説に基づく [要出典確認]）。

そして、妥当性の概念そのものを問い直す議論がある。

Cronbach & Meehl が1955年に構成概念妥当性を提唱したとき、構成概念は観察可能な指標との関係のネットワークの中で同定されるものだった。 Borsboom, Mellenbergh & van Heerden は2004年に、これを因果の言葉に置き換えた。 テストがある属性を測定する上で妥当であるのは、その属性が実在し、かつ属性の変動が測定結果の変動を因果的に生み出す場合に限る。

この定式化は、行動項目で構えを測ることへの批判の土台になる。 「つけまつげを使う」という項目に肯定した人の得点が上がるとき、上がった理由が構えの水準にあるとは限らない。 入手可能性、職場の規則、年齢、流行のどれでも、同じ項目を動かせる。 属性が項目を因果的に動かしていることを示さない限り、測ったのは行動であって構えではない。

構えの尺度は、実際に何度か崩れている

構えを短い尺度で測る試みは、この20年で二度、大きな検証にかけられた。

マインドセット。 Sisk ら 2018 は二つのメタ分析を行い（相関 k=273, N=365,915／介入 k=43, N=57,155）、いずれも全体効果は弱いと報告した。 Macnamara & Burgoyne 2023 は成長マインドセット介入の学業成績への効果を d̄ = 0.02, 95% CI [−0.06, 0.10] と推定し、見かけの効果は研究デザインの不備と報告バイアスに由来する可能性が高いと結論した。

これで決着したわけではない。 Yeager ら 2019 は全米代表標本のランダム化実験で、成績下位層の向上とピア規範に依存した効果の持続を報告している。 Tipton ら 2023 は、Macnamara & Burgoyne と Burnette らが同じ文献群から異なる結論に達したことを比較し、メタ分析の方法論の選択そのものが結論を左右すると指摘した。

De Castella & Byrne 2015 は別の角度から入っている。 Dweck の暗黙理論尺度を改訂すると、改訂版のほうが成績も動機づけも学習からの離脱もよく予測した。 測定の精度に、まだ改善の余地があったということである。

grit。 Credé, Tynan & Harms 2017 は584効果量、88独立標本、66,807名のメタ分析を行い、grit が誠実性と区別される高次特性であるという主張の弁別的妥当性が確認されないことを示した。 grit は誠実性と非常に強く相関する。 新しい構えに名前を付けたつもりが、既知の特性に別名を付けていた。

構成概念を新しく立てるときに、この二つが先例になる。

輸入した尺度は、その文化の構えを測れるか

構えが特定の文化に埋め込まれている場合、問題がもう一段増える。

emic と etic の区別は、Pike が言語学の phon-emic / phon-etic から作った語で、1960年代に Berry らを通じて心理学に入った。 内側の枠組みで記述するか、外から比較可能な枠組みで測るかの区別である。

Yang（楊國樞）2006 は、中国の土着心理学の約30年分を総括している。 家族主義を認知、感情、意図の3層で標準化尺度にし、伝統性と近代性が独立した5因子構造を持つことを示し、個人志向、関係志向、家族志向、他者志向の4部からなる自己理論を提示した。 輸入尺度を当てるのではなく、現地で構成概念を定義してから尺度化した実例である。

Hansen & Heu 2020 は、比較文化的な追試を行う前に、構成概念が異なる文脈でも同じ意味を持つかを検証すべきだと論じている。

日本発の構成概念については、収集の結果が示唆的だった。

Niiya, Ellsworth & Yamaguchi 2006 は「甘え」を扱っているが、リッカート尺度ではなくシナリオ法を使っている。 友人からの不適切な依頼という場面を提示して、そこでの感情体験を測った。 結果、両文化とも甘えの場面で親密性と肯定的感情を報告する一方、米国の参加者は好意的に応じられた場面でより強い肯定的感情を示した。

そして「甘え」の自己報告式リッカート尺度は、今回の探索では見つからなかった。 「間」と「いき」の心理尺度化も、Crossref の検索では該当がない。 「いき」については九鬼周造の美学的分析があるだけで、心理測定学的な尺度化の試みを確認できなかった。

日本発の構えの構成概念が、そもそも尺度になっていない。 場面を提示して反応を見るという形にしかなっていない、と言い換えてもよい。 これは条件付き傾向としての測定に近い形である。

本人に聞かずに測る

自己報告を回避するもう一つの道が、行動痕跡からの推定である。

Kosinski, Stillwell & Graepel 2013 は Facebook の「いいね」から性的指向や政治信条を含む個人属性を予測できることを示した。 Youyou, Kosinski & Stillwell 2015 は、同じデータに基づく計算機モデルの性格予測（r = 0.56）が、友人による評定（r = 0.49）を上回ることを報告した。

言語からの推定には、より長い歴史がある。 Pennebaker & King 1999 が言語スタイルを個人差として扱う基礎を作り、LIWC 的な語カウント法がそこから広がった。 Boyd & Schwartz 2021 はこの分野の歴史を総括し、構成概念妥当性の問題を、心理学と言語研究の統合における方法論的課題として名指ししている。

痕跡からの推定は、参照群効果も応答スタイルも回避する。 その代わり、Borsboom の問いがそのまま残る。 語の頻度が予測に効くことと、構えが語の頻度を因果的に生んでいることは、別のことである。

数えるのをやめて、つながりを見る

ここまでの方法は、測る回数を増やし、条件を書き分け、分散を分けてきた。 どれも最後には数値になる。

数値にする手前で失われるものがある。 発話をコードに分類して出現回数を数えると、その人がどの価値とどの行為を同じ場面で結びつけていたかが消える。

Csanadi らは2018年に、この損失を実際に測った。 協調学習の言語データに、従来のコード化と計数による分析と、認識論的ネットワーク分析（ENA）の両方を当てて比較している。 論文の要旨はこう書く。 従来のコード化と計数に基づく方略は言語データの時間的性質を無視しており、時間的近接性、特にコードの時間的共起の分析のほうが適切な方法を提供する。

ENA は、コードの出現回数ではなく、どのコードが同一のエピソード内で共起しているかを隣接行列にし、ネットワークとして表現する。 技術的な中核は、どこまでを一つのエピソードと見なすかを決める移動スタンザ窓（moving stanza window）にある。 Siebert-Evenstone らが2017年に、この窓を会話ターンによる区切りと比較して検証した。 球面正規化と次元縮約による数理的な定式化は Bowman らが2021年に扱っているが、本収集では本文に到達できていない [要一次検証]。

Elmoazen らが2022年に教育分野の実証研究76件を系統的にレビューし、ENA の応用が談話分析を超えて、調査票、ログファイル、ゲームプレイまで広がったことを報告している。

長所は、構えの意味とその相互作用を保持できることにある。 「自分らしさ」というコードが、どの場面で「友達」と結びつき、どの場面で「目立つ」と結びつくかが、ネットワークの形として残る。

短所は二つある。

一つは、単一の比較可能な得点にしにくいことである。 ネットワークは布置であって、大小を比べる一つの量ではない。

もう一つは、研究者の判断が構造に入り込むことである。 分析単位をどこに置くか、コード体系をどう作るか、エピソードの境界をどこで切るかは、データからは決まらない。 Csanadi らは自分の Limitations でこれを認めている。 自分たちの ENA 分析は直後に続く事象どうしをモデル化したが、別の窓の大きさなら別の問題解決過程が捉えられたかもしれない、と書いている。

共起と順序を扱う手法は ENA だけではない。 行動の逐次分析（Sackett 1979、Bakeman & Gottman 1997）と、教育データへのプロセスマイニングが、同じ問題に別の系譜から取り組んでいる。

選択は、何を主張したいかで決まる

ここまでの方法は、優劣ではなく、支えられる主張の種類が違う。

主張したいこと必要な測定主なコスト
この集団はあの集団より構えが強い横断の自己報告尺度で足りる（ただし参照群効果と応答スタイルの統制が要る）低
この人は、この条件でこう反応しやすい反復測定＋状況の記述（ESM、日誌法、DIAMONDS 的な状況コード）高
その構えは、状況によらず安定した成分をどれだけ持つか潜在状態–特性モデルによる分散分解中〜高
構えの変化が、後の何かを引き起こす個人内と個人間を分離した縦断モデル（RI-CLPM、DSEM）高
その構えは、既知の特性とは別物である弁別的妥当性の検証（grit の先例）中
その構えは、この文化の内側で何と結びついているか場面提示、質的コーディング、共起の分析中

一つの尺度で複数行を主張することはできない。 横断の平均得点から「この人はこの条件でこう反応する」は出てこないし、条件付き傾向の記述から「この集団のほうが強い」という比較可能な一つの得点も出てこない。

参照文献

URL の取得日は 2026-08-15。 書誌は全件、Crossref、OpenAlex、PubMed のいずれかで確定させた。 要旨または本文まで確認できていないものには [要出典確認] を付す。

条件付き傾向としてのパーソナリティ

  1. Mischel, W. 1968. Personality and Assessment. （原著の出版社は未確認。2013年再刊 Psychology Press / Routledge） https://doi.org/10.4324/9780203763643 [要出典確認]
  2. Mischel, W. & Peake, P. K. 1982. Beyond déjà vu in the search for cross-situational consistency. Psychological Review 89(6), 730–755. https://doi.org/10.1037/0033-295x.89.6.730 [要出典確認]
  3. Shoda, Y., Mischel, W. & Wright, J. C. 1994. Intraindividual stability in the organization and patterning of behavior. Journal of Personality and Social Psychology 67(4), 674–687. https://doi.org/10.1037/0022-3514.67.4.674
  4. Mischel, W. & Shoda, Y. 1995. A cognitive-affective system theory of personality. Psychological Review 102(2), 246–268. https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.2.246
  5. Kenrick, D. T. & Funder, D. C. 1988. Profiting from controversy: Lessons from the person-situation debate. American Psychologist 43(1), 23–34. https://doi.org/10.1037/0003-066x.43.1.23 [要出典確認]
  6. Cervone, D. 2005. Personality architecture: Within-person structures and processes. Annual Review of Psychology 56(1), 423–452. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.56.091103.070133 [要出典確認]
  7. Fleeson, W. 2001. Toward a structure- and process-integrated view of personality: Traits as density distributions of states. Journal of Personality and Social Psychology 80(6), 1011–1027. https://doi.org/10.1037/0022-3514.80.6.1011
  8. Fleeson, W. & Jayawickreme, E. 2015. Whole Trait Theory. Journal of Research in Personality 56, 82–92. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2014.10.009

状況の記述と分類

  1. Rauthmann, J. F. ほか 2014. The Situational Eight DIAMONDS. Journal of Personality and Social Psychology 107(4), 677–718. https://doi.org/10.1037/a0037250
  2. Meyer, R. D., Dalal, R. S. & Hermida, R. 2010. A review and synthesis of situational strength in the organizational sciences. Journal of Management 36(1), 121–140. https://doi.org/10.1177/0149206309349309
  3. Funder, D. C. 2006. Towards a resolution of the personality triad. Journal of Research in Personality 40(1), 21–34. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2005.08.003 [要出典確認]

潜在状態–特性理論

  1. Steyer, R., Ferring, D. & Schmitt, M. J. 1992. States and traits in psychological assessment. European Journal of Psychological Assessment 8(2), 79–98. https://openalex.org/W1781598686 [要出典確認]
  2. Steyer, R., Schmitt, M. & Eid, M. 1999. Latent state-trait theory and research in personality and individual differences. European Journal of Personality 13(5), 389–408. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-0984(199909/10)13:5%3C389::AID-PER361%3E3.0.CO;2-A
  3. Steyer, R., Mayer, A., Geiser, C. & Cole, D. A. 2015. A theory of states and traits—Revised. Annual Review of Clinical Psychology 11, 71–98. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032813-153719
  4. Stadtbaeumer, N., Kreissl, S. & Mayer, A. 2024. Comparing revised latent state–trait models including autoregressive effects. Psychological Methods 29(1), 155–168. https://doi.org/10.1037/met0000523 [要出典確認]
  5. Nacke, L. & Mayer, A. 2025. Level-specific reliability coefficients from the perspective of latent state-trait theory. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. https://doi.org/10.1111/bmsp.70027
  6. Heo, I., Liu, R., Liu, H., Depaoli, S. & Jia, F. 2025. A study of latent state-trait theory framework in piecewise growth models. Applied Psychological Measurement 50(1–2), 21–32. https://doi.org/10.1177/01466216251360565
  7. Norget, J., Weiss, A. & Mayer, A. 2025. Estimating latent state-trait models for experience-sampling data in R with the lsttheory package: A tutorial. PsyArXiv（未査読）. https://doi.org/10.31234/osf.io/ds9rv_v2

反復測定の方法

  1. Csikszentmihalyi, M. & Larson, R. 1987. Validity and reliability of the Experience-Sampling Method. The Journal of Nervous and Mental Disease 175(9), 526–536. https://doi.org/10.1097/00005053-198709000-00004 [要出典確認]
  2. Bolger, N., Davis, A. & Rafaeli, E. 2003. Diary methods: Capturing life as it is lived. Annual Review of Psychology 54, 579–616. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.54.101601.145030
  3. Shiffman, S., Stone, A. A. & Hufford, M. R. 2008. Ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology 4, 1–32. https://doi.org/10.1146/annurev.clinpsy.3.022806.091415
  4. Trull, T. J. & Ebner-Priemer, U. 2013. Ambulatory assessment. Annual Review of Clinical Psychology 9(1), 151–176. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-050212-185510
  5. Trull, T. J. & Ebner-Priemer, U. W. 2020. Ambulatory assessment in psychopathology research. Journal of Abnormal Psychology 129(1), 56–63. https://doi.org/10.1037/abn0000473 [要出典確認]
  6. Kirtley, O. J. ほか 2021. Making the black box transparent: A template and tutorial for registration of studies using experience-sampling methods. Advances in Methods and Practices in Psychological Science 4(1). https://doi.org/10.1177/2515245920924686 [要出典確認]
  7. Lafit, G. ほか 2021. Selection of the number of participants in intensive longitudinal studies. Advances in Methods and Practices in Psychological Science 4(1). https://doi.org/10.1177/2515245920978738 [要出典確認]
  8. van de Maat, R., Lataster, J. & Verboon, P. 2024. Minimum required sample size for modelling daily cyclic patterns in ecological momentary assessment data. Methodology 20(4), 265–282. https://doi.org/10.5964/meth.11399

個人内と個人間の分離

  1. Molenaar, P. C. M. 2004. A manifesto on psychology as idiographic science. Measurement: Interdisciplinary Research & Perspective 2(4), 201–218. https://doi.org/10.1207/s15366359mea0204_1
  2. Hamaker, E. L., Kuiper, R. M. & Grasman, R. P. P. P. 2015. A critique of the cross-lagged panel model. Psychological Methods 20(1), 102–116. https://doi.org/10.1037/a0038889
  3. Asparouhov, T., Hamaker, E. L. & Muthén, B. 2018. Dynamic structural equation models. Structural Equation Modeling 25(3), 359–388. https://doi.org/10.1080/10705511.2017.1406803

状況判断テストと条件推論テスト

  1. Christian, M. S., Edwards, B. D. & Bradley, J. C. 2010. Situational judgment tests: Constructs assessed and a meta-analysis of their criterion-related validities. Personnel Psychology 63(1), 83–117. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2009.01163.x [要出典確認]
  2. McDaniel, M. A., Hartman, N. S., Whetzel, D. L. & Grubb III, W. L. 2007. Situational judgment tests, response instructions, and validity: A meta-analysis. Personnel Psychology 60(1), 63–91. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2007.00065.x [要出典確認]
  3. James, L. R. 1998. Measurement of personality via conditional reasoning. Organizational Research Methods 1(2), 131–163. https://doi.org/10.1177/109442819812001 [要出典確認]
  4. LeBreton, J. M., Barksdale, C. D., Robin, J. & James, L. R. 2007. Measurement issues associated with conditional reasoning tests. Journal of Applied Psychology 92(1), 1–16. https://doi.org/10.1037/0021-9010.92.1.1 [要出典確認]
  5. Berry, C. M., Sackett, P. R. & Tobares, V. 2010. A meta-analysis of conditional reasoning tests of aggression. Personnel Psychology 63(2), 361–384. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2010.01173.x

自己報告尺度の限界と妥当性概念

  1. Heine, S. J., Lehman, D. R., Peng, K. & Greenholtz, J. 2002. What’s wrong with cross-cultural comparisons of subjective Likert scales?: The reference-group effect. Journal of Personality and Social Psychology 82(6), 903–918. https://doi.org/10.1037/0022-3514.82.6.903
  2. Chen, C., Lee, S. & Stevenson, H. W. 1995. Response style and cross-cultural comparisons of rating scales among East Asian and North American students. Psychological Science 6(3), 170–175. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.1995.tb00327.x
  3. LaPiere, R. T. 1934. Attitudes vs. actions. Social Forces 13(2), 230–237. https://doi.org/10.2307/2570339 [要出典確認]
  4. Wicker, A. W. 1969. Attitudes versus actions. Journal of Social Issues 25(4), 41–78. https://doi.org/10.1111/j.1540-4560.1969.tb00619.x [要出典確認]
  5. Cronbach, L. J. & Meehl, P. E. 1955. Construct validity in psychological tests. Psychological Bulletin 52(4), 281–302. https://doi.org/10.1037/h0040957
  6. Messick, S. 1995. Validity of psychological assessment. American Psychologist 50(9), 741–749. https://doi.org/10.1037/0003-066x.50.9.741 [要出典確認]
  7. Borsboom, D., Mellenbergh, G. J. & van Heerden, J. 2004. The concept of validity. Psychological Review 111(4), 1061–1071. https://doi.org/10.1037/0033-295x.111.4.1061

構えの尺度をめぐる論争

  1. Sisk, V. F., Burgoyne, A. P., Sun, J., Butler, J. L. & Macnamara, B. N. 2018. To what extent and under which circumstances are growth mind-sets important to academic achievement? Two meta-analyses. Psychological Science 29(4), 549–571. https://doi.org/10.1177/0956797617739704
  2. Macnamara, B. N. & Burgoyne, A. P. 2023. Do growth mindset interventions impact students’ academic achievement? Psychological Bulletin 149(3–4), 133–173. https://doi.org/10.1037/bul0000352
  3. Tipton, E. ほか 2023. Why meta-analyses of growth mindset and other interventions should follow best practices for examining heterogeneity. Psychological Bulletin 149(3–4), 229–241. https://doi.org/10.1037/bul0000384
  4. Yeager, D. S. ほか 2019. A national experiment reveals where a growth mindset improves achievement. Nature 573, 364–369. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1466-y
  5. Credé, M., Tynan, M. C. & Harms, P. D. 2017. Much ado about grit: A meta-analytic synthesis of the grit literature. Journal of Personality and Social Psychology 113(3), 492–511. https://doi.org/10.1037/pspp0000102
  6. De Castella, K. & Byrne, D. 2015. My intelligence may be more malleable than yours. European Journal of Psychology of Education 30(3), 245–267. https://doi.org/10.1007/s10212-015-0244-y

文化に埋め込まれた構えの測定

  1. Kim, U. & Berry, J. W.（編）1993. Indigenous Psychologies: Research and Experience in Cultural Context. SAGE Publications. [要出典確認]（ISBN 未確認）
  2. Yang, K.-S. 2006. Indigenized conceptual and empirical analyses of selected Chinese psychological characteristics. International Journal of Psychology 41(4), 298–303. https://doi.org/10.1080/00207590544000086
  3. Berry, J. W. 1969. On cross-cultural comparability. International Journal of Psychology 4(2), 119–128. https://doi.org/10.1080/00207596908247261 [要出典確認]
  4. Hansen, K. & Heu, L. C. 2020. All human, yet different: An emic-etic approach to cross-cultural replication in social psychology. Social Psychology 51(6), 355–365. https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000436
  5. Chao, M. M. & Lambert, S. 2013. Emic-Etic Approach. The Encyclopedia of Cross-Cultural Psychology. https://doi.org/10.1002/9781118339893.wbeccp190
  6. Pike, K. L. 1967. Language in Relation to a Unified Theory of the Structure of Human Behavior (2nd ed.). Mouton & Co. https://doi.org/10.1037/14786-000 [要出典確認]
  7. Niiya, Y., Ellsworth, P. C. & Yamaguchi, S. 2006. Amae in Japan and the United States: An exploration of a “culturally unique” emotion. Emotion 6(2), 279–295. https://doi.org/10.1037/1528-3542.6.2.279

行動痕跡からの推定

  1. Kosinski, M., Stillwell, D. & Graepel, T. 2013. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS 110(15), 5802–5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110
  2. Youyou, W., Kosinski, M. & Stillwell, D. 2015. Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. PNAS 112(4), 1036–1040. https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112
  3. Boyd, R. L. & Schwartz, H. A. 2021. Natural language analysis and the psychology of verbal behavior. Journal of Language and Social Psychology 40(1), 21–41. https://doi.org/10.1177/0261927X20967028
  4. Pennebaker, J. W. & King, L. A. 1999. Linguistic styles: Language use as an individual difference. Journal of Personality and Social Psychology 77(6), 1296–1312. https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1296 [要出典確認]
  5. Azucar, D., Marengo, D. & Settanni, M. 2018. Predicting the Big 5 personality traits from digital footprints on social media: A meta-analysis. Personality and Individual Differences 124, 150–159. https://doi.org/10.1016/j.paid.2017.12.018 [要出典確認]

認識論的ネットワーク分析と量的エスノグラフィ

  1. Shaffer, D. W., Collier, W. & Ruis, A. R. 2016. A tutorial on epistemic network analysis. Journal of Learning Analytics 3(3), 9–45. https://doi.org/10.18608/jla.2016.33.3
  2. Shaffer, D. W. 2017. Quantitative Ethnography. Cathcart Press, Madison, WI. ISBN 978-0-578-19168-3, 473pp. [要一次検証]
  3. Bowman, D. ほか 2021. The mathematical foundations of epistemic network analysis. Advances in Quantitative Ethnography（ICQE 2021）, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67788-6_7 [要一次検証]
  4. Siebert-Evenstone, A. L. ほか 2017. In search of conversational grain size: Modeling semantic structure using moving stanza windows. Journal of Learning Analytics 4(3), 123–139. https://doi.org/10.18608/jla.2017.43.7
  5. Csanadi, A., Eagan, B., Kollar, I., Shaffer, D. W. & Fischer, F. 2018. When coding-and-counting is not enough: Using epistemic network analysis (ENA) to analyze verbal data in CSCL research. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning 13(4), 419–438. https://doi.org/10.1007/s11412-018-9292-z
  6. Elmoazen, R., Saqr, M., Tedre, M. & Hirsto, L. 2022. A systematic literature review of empirical research on epistemic network analysis in education. IEEE Access 10. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3149812
  7. Reid, J. W., Parrish, J. C., Bin Syed, S. & Couch, B. 2024. Finding the connections: A scoping review of epistemic network analysis in science education. Journal of Science Education and Technology 34(5). https://doi.org/10.1007/s10956-024-10193-x [要一次検証]
  8. Zörgő, S. ほか 2022. Methodology in the mirror: A living, systematic review of works in quantitative ethnography. Advances in Quantitative Ethnography（ICQE 2021）, 144–159, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93859-8_10
  9. Shaffer, D. W. & Ruis, A. R. 2021. How We Code. Advances in Quantitative Ethnography（ICQE 2021）, 62–77, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67788-6_5 [要一次検証]
  10. Shaffer, D. W. & Ruis, A. R. 2023. Is QE Just ENA? Advances in Quantitative Ethnography（ICQE 2022）, 71–86, Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-31726-2_6 [要一次検証]
  11. Shaffer, D. W. & Serlin, R. C. 2004. What good are statistics that don’t generalize? Educational Researcher 33(9), 14–25. https://doi.org/10.3102/0013189x033009014 [要一次検証]
  12. Chi, M. T. H. 1997. Quantifying qualitative analyses of verbal data: A practical guide. Journal of the Learning Sciences 6(3), 271–315. https://doi.org/10.1207/s15327809jls0603_1 [要一次検証]
  13. Reimann, P. 2009. Time is precious: Variable- and event-centred approaches to process analysis in CSCL research. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning 4(3), 239–257. https://doi.org/10.1007/s11412-009-9070-z [要一次検証]
  14. Kapur, M. 2011. Temporality matters. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning 6(1), 39–56. https://doi.org/10.1007/s11412-011-9109-9 [要一次検証]

共起と順序を扱う近縁手法

  1. Sackett, G. P., Holm, R., Crowley, C. & Henkins, A. 1979. A FORTRAN program for lag sequential analysis of contingency and cyclicity in behavioral interaction data. Behavior Research Methods & Instrumentation 11(3). https://doi.org/10.3758/bf03205679
  2. Bakeman, R. & Gottman, J. M. 1997. Observing Interaction: An Introduction to Sequential Analysis（2nd ed.）. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-45008-9
  3. Bannert, M., Reimann, P. & Sonnenberg, C. 2014. Process mining techniques for analysing patterns and strategies in students’ self-regulated learning. Metacognition and Learning 9(2), 161–185. https://doi.org/10.1007/s11409-013-9107-6

未検証事項

  • 「2025年の改訂潜在状態–特性理論」は実在を確認できなかった。確認できた最も近い候補は2015年の Revised 版（参照文献14）と、2024年の “revised latent state–trait models” 論文（同15）
  • 「近年のレビューが ENA を code and count からの移行として位置づけている」という主張に該当するレビューを特定できなかった。この枠組みを明示しているのは2018年の実証比較研究（参照文献64）である。2020年以降のレビュー3本（同65、66、67）はアブストラクトの範囲でこの記述を再現していない。うち66と67は全文未確認のため、不在の証明ではない
  • 要旨または本文に到達できず、内容の記述を通説または書誌からの推定に留めたもの: 参照文献 1、2、5、6、11、12、15、19、23、24、25、30、31、32、33、37、38、40、50、53、58、59、61、62、66、68、69、70、71、72、73 [要出典確認] [要一次検証]
  • Sisk ら 2018 の効果量の具体的数値（相関係数、d 値、95%CI）。研究数と標本規模のみ確定 [要出典確認]
  • 分散分解（一貫性、状況特異性、方法特異性、測定誤差）の定式化が書かれている本文中の該当ページ [要出典確認]
  • Steyer, Ferring & Schmitt 1992 の DOI（Crossref に登録なし）
  • Kim & Berry 1993 の ISBN
  • 社会的望ましさの文化差を主題とした専論（Johnson & Van de Vijver 系統）は、検索予算の制約により未到達
  • 2026-08-16 の横断探索で、弁別妥当性の方法論（jingle / jangle、construct proliferation、emic-etic）と設計の実施例（批判的事象法、ESM と状況評定の交差、ENA の学習分析以外への適用）を追加した。詳細は gyaru-mind-measurement-design と source/review/disposition-measurement/papers.md の H 節
  • 引用網追跡（OpenAlex の cited_by / related_works）は、レート制限により一度も実施できていない。Fleeson 2001、Mischel & Shoda 1995、Rauthmann の DIAMONDS、Steyer ら 2015、Csanadi ら 2018 の被引用リストは未探索
  • Bem & Allen 1974、Baumert ら 2017 などの関連文献は未探索
  • Thorndike 1904 と Kelley 1927（jingle / jangle の原典）は二次文献からの帰属にとどまる [要一次検証]
  • ENA の技術的中核（球面正規化、次元縮約）は Springer の認証壁により本文未到達。移動スタンザ窓のみ一次文献で確認できた
  • ENA の信頼性の担保（Shaffer らの Rho 統計、評定者間信頼性の扱い）を論じた文献は特定できていない
  • 医療教育分野に特化した ENA のスコーピングレビューは検索したが該当なし
  • 『Quantitative Ethnography』（参照文献61）の本文は未読。書誌のみ Open Library で確定した

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