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縦断デザインにおける
「データ」と「分析」
菅原大地
（筑波大学）
sugawara@human.tsukuba.ac.jp
日本心理学会第87回大会 2023年9月15-17日
TWS-015 心理ネットワークアプローチ入門
縦断データ解析を中心に

? 自己绍介とネットワーク分析の面白さ
?「データ」のデザイン
?「分析」のデザイン
?「データ」と「分析」の関係
流れ

自己绍介とネットワーク分析の面白さ

自己紹介
最近の関心：心理療法のダイナミクス
?心理ネットワークに関する論文
?ネットワーク分析?思考を活用する心理療法
（プロセス?ベースド?セラピー）
0
1
2
3
4
5
介入前介入后
抑
う
つ
症
状
時間の経過
心の構造
… …
介入前介入后

ネットワーク分析と臨床
ネットワーク分析と臨床に活かす
?アセスメント
?作用機序
?コミュニケーションなどなど
http://ibaseishin.com/nichiseishin2023/

N＝１ネットワーク分析
https://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0162811&type=printable
統合失調症患者の症状の変動

「データ」のデザイン

縦断ネットワーク分析の前に
内容：「データ」と「分析」の関連づけ
Chapter 9
Longitudinal Design Choices:
Relating Data to Analysis
?縦断ネットワーク分析を実行する前
のお話（前提）
→データと分析の「デザイン」から
学んでいく
→時間的な変化を含むデータや分析
全般に関わるお話

データも分析も様々
データ
質問紙
調査
実験生体データ
経験
サンプリング
分析
様々なデータや分析を，
時間や人といった次元で「タイプ」分けする
因子分析
分散分析
構造方程式
モデリング時系列解析

データのデザイン
単一測定データ N ＝ 1 時系列データ
N > 1 時系列データ
…
２
1
５
People
…
時間(Time)
1
1
5
People
時間(Time)
…
２
1
５
People
時間(Time)
…
…
…
…
パネルデータ

「横断？」「単一測定？」
単一測定データ ≠ 横断的データセット
横断的データセット
→特定の瞬間を切り出した横断面
＝別の切り取り方がありえる
単一測定データ
→1名につき，1個の観測値しかそもそも
入手できないデータも含まれる

N ＝ 1 時系列データ
…
２
1
５
People
…
時間(Time)
1
1
5
People
時間(Time)
…
２
1
５
People
時間(Time)
…
…
…
…
パネルデータ

…
２
1
５
People
…
時間(Time)
1
1
5
People
時間(Time)
パネルデータ
…
２
1
５
People
時間(Time)
…
…
…
…
パネルデータとN>1 時系列データ

…
２
1
５
People
…
時間(Time)
1
1
5
People
時間(Time)
パネルデータ
…
２
1
５
People
時間(Time)
…
…
…
…
パネルデータとN>1 時系列データ
パネルデータとN>1 時系列データの良さ
→個人内効果と個人間効果を分けられる

横断的分析個人内分析
固定効果分析
…
２
1
５
People
…
時間(Time)
3
時間(Time)
People
…
…
個人間分析
時間(Time)
２
1
５
分析のデザイン

横断的分析の欠点
?数名の人に，特定の同一の瞬間に得られた
データ（例えば，一回の調査研究）
→個人間効果と個人内効果を区別できない
例）「コーヒーを飲む量」と「文章の執筆量」に正の相関
＞
個人間効果
＞
コーヒーを
いっぱい
飲む人たち
コーヒーを
あまり
飲まない人たち
普段は
そんなに
飲まない
普段より
コーヒーを
飲んだ
個人内効果

個人間分析と個人内分析
個人間分析≠横断的分析
「検討対象となっている人々のなかで，
時間が経過しても安定している要素」を
取り出して，要素間の関連を検討する
例）コーヒーの飲む量が多い人は
少ない人よりも執筆量↑
個人内分析
ある特定の個人について反復測定を
行った際の変数の分散を検討する
例）コーヒーを飲んだ日に執筆量↑
→特定の個人1名から得られた観測値
の内部での関係

固定効果分析
固定効果分析
?時間ではなく，人々からのサンプリングという要素を
ならしたもの
→「平均的な人」における個人内の関連
?（仮想される）平均的な人の平均からの偏差同士の関連
→「平均的な人」は実在しない
個人内分析として解釈してよいかは議論が分かれる
←特定の1名

「データ」と「分析」の関係

データと分析の関連
1対１対応しているわけではない！

そもそも，どんなデータなの？
測定したデータは，何を反映していますか？
?安定した特性を測ろうを思って質問をした！
例）「平均的にみて，コーヒーをよく飲みますか？」
→安定した側面を測ろうとしていれば，
その時の回答者の状態が反映されてしまう
?個人に，平均値からの偏差を尋ねることもできるが，
まだ一般的な方法ではない
例）「今日は平均より多くコーヒーを飲みましたか？」

タイムフレーム
そのタイムフレームで個人内相関しそう？
ストレス
不安
時間(Time)
ガン
喫煙
時間(Time)

分析を選択する鍵と気にすること
質問の仕方を工夫する（気を遣う）
?安定した特性を測ろうとしているのか，
状態的に変化するものと測ろうとしているのか？
?いつから，いつまでのことを尋ねているのか？
そもそも測定したいものの特徴は何？
?変化するものなの？
?どれくらい安定しているの？
どんな分析をするかは，データセットの中身次第

同時性効果と経時的効果を分ける
グラフィカル?ベクトル自己回帰（GVAR）
?同時性効果のモデルを進め，ガウシアン?
グラフィカルモデルとして表現したもの
経時的ネットワーク（経時的効果）
→経時的関係が集まって出来る有向ネットワーク
同時性ネットワーク（同時性効果）
→同時性関連が集まってできる無向ネットワーク

GVARモデルを用いた研究
N > １データであれば個人間効果も検討可能
経時的ネットワーク同時性ネットワーク個人間ネットワーク
https://www.nature.com/articles/s41598-022-14901-8

まとめ
? データと分析には4つのタイプがある
?どのような分析をするのがよいかは，
データの中身に依存する
?GVARモデルを用いると
①経時的ネットワーク
②同時性ネットワークが得られる

引用文献
?Bak, M., Drukker, M., Hasmi, L., & van Os, J. (2016). An n=1 Clinical
Network Analysis of Symptoms and Treatment in Psychosis. Plos one, 11(9),
e0162811. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162811
?O'Driscoll, C.; Epskamp, S.; Fried, E.I. et al.(2022). Transdiagnostic
symptom dynamics during psychotherapy. Scientific Reports 12, 10881.
https://doi.org/10.1038/s41598-022-14901-8

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