More Related Content More from Yoga Tokuyoshi (20) ポジティヴ心理学に基づくPERMA-V Scale in HDBの開発 日本心理学会第83回学術大会 pp.15191. ポジティブ心理学に基づく
PERMA-V Scale in HDBの開発
徳吉 陽河 YOGA TOKUYOSHI
日本心理学会 2019 第83回学術大会(立命館大学)
Development and validation of
PERMA-V Scale in HDB(PVSH)
Key words: Positive Psychology, Scale development, Item Response Theory
6. 調査票の構成
PERMA-V Scale in HDB(PVSH)
6因子(各3項目・全18項目,5件法)
※↑今回の「目的変数」となる尺度
妥当性の検証に利用した尺度は以下の通り。
①BigFive+ONE
②日本版主観的幸福感尺度
(Subjective Happiness Scale:
SHS) (島井他,2004)
③簡易ストレス尺度(5段階評定)
8. ■探索的因子分析 PERMA-V Scale in HDB(PVSH)
因子 番号 質問内容 F Hti
Positive
Emotion
Q01 ポジティブな感情に意義を見出すことができる。 .51 .46
Q02 ネガティブ感情をポジティブな感情に転換することができる。 .87 .66
Q03
ネガティブな感情をポジティブな感情に転換した経験を豊富に
持っている。
.87 .64
Engagement
Q04 自分自身の強みに意義を見出すことができる。 .82 .73
Q05 自分自身の強みを発揮することができる。 .90 .79
Q06 自分自身の強みを発揮した経験を豊富に持っている。 .85 .76
Relationship
Q07
積極的に肯定的な人間関係を構築することに意義を見出すこと
ができる。
.68 .66
Q08 積極的に肯定的な人間関係を構築することができる。 .94 .80
Q09 積極的に肯定的な人間関係を構築した経験を豊富に持っている。.88 .75
Meaning
Q10 人生について肯定的な意義や意味を見出すことができる。 .92 .84
Q11 人生について肯定的な意味を見つけることができる。 .95 .86
Q12
人生について肯定的な意義や意味を数多く見出した経験を豊富
に持っている。
.80 .80
Achievement
Q13
自ら目標を決めて,目標達成することに意義を見出すことがで
きる。
.72 .67
Q14 自ら目標を決めて,目標達成することができる。 .91 .79
Q15 自ら目標を決めて,目標達成した経験を豊富に持っている。 .85 .73
Vitality
Q16
バイタリティ(生命力)を高めることについて意義を見出すこ
とができる。
.72 .69
Q17 バイタリティ(生命力)を高めることができる .94 .82
Q18 バイタリティ(生命力)を高めた経験を豊富に持っている。 .86 .76
9. 【結果】確認的因子分析
CFI=.91, TLI=.88, RMSEA =.102, 90%CI(.100, .102)
F1:Positive Emotion
ポジティブ感情
F3:Relationship
(関係性)
F5:Achievement (達成)
F6:Vitality(生命力)
F4:Meaning
(意味)
F2:Engagement
貢献
10. PERMA-V Scale in HDB(PVSH)
の各因子の得点,α係数,Ht係数
注. M:平均点,SD:標準偏差,Ht係数は合計のH係数
尺度 Mean SD α ω Ht(NIRT)
Positive
emotions
10.3 3.0 .78 .81 .59
Engagement 10.3 3.3 .89 .90 .76
Relationships 9.9 3.2 .86 .88 .74
Meaning 10.2 3.3 .92 .92 .83
Accomplishmen
t
10.5 3.0 .86 .87 .73
Vitality 9.9 3.1 .87 .88 .75
11. 性差(t検定,Cohen’s d)
ポジティブ感情(Positive Emotion)の性差
t = 3.92, df = 552, p-value = 0.00 Cohen’s
d: 0.106
【ポジティブ感情】及び【リレーションシップ(関係性)】において,女性
の方が高い得点を示した。 しかし,効果量の値は小さく,大きな差は
確認できなかった。
関係性(Relationship)の性差
t = 4.8, df = 552, p-value = 0.000 Cohen's d:
0.129
12. ■項目クラスター分析
Cluster fit =.90 Pattern fit =.96 RMSR = 0.1 Cluster size = 18
Item by Cluster
Structure matrix
Item CL
Q01 .53
Q02 .63
Q03 .66
Q04 .73
Q05 .73
Q06 .73
Q07 .62
Q08 .68
Q09 .67
Q10 .75
Q11 .76
Q12 .76
Q13 .61
Q14 .65
Q15 .67
Q16 .61
Q17 .71
Q18 .70
13. 平均・SD及び項目分析
注. Rは逆転項目,M:平均点,SD:標準偏差, Hi: NIRTの項目ごとのH係数。Dis: IRTの識別力。
ITEM M SD 天井 床底
Q01 3.9 1.1 4.99 2.83
Q02 3.3 1.2 4.49 2.08
Q03 3.1 1.3 4.38 1.82
Q04 3.5 1.2 4.68 2.32
Q05 3.5 1.2 4.68 2.34
Q06 3.3 1.2 4.55 2.08
Q07 3.7 1.1 4.82 2.55
Q08 3.2 1.2 4.44 2.03
Q09 3.0 1.2 4.19 1.74
Q10 3.6 1.2 4.74 2.41
Q11 3.5 1.2 4.72 2.38
Q12 3.1 1.2 4.29 1.89
Q13 3.8 1.1 4.95 2.75
Q14 3.5 1.1 4.60 2.31
Q15 3.2 1.2 4.39 1.98
Q16 3.7 1.2 4.81 2.50
Q17 3.3 1.1 4.40 2.11
Q18 2.9 1.2 4.13 1.77