続けなきゃな、、、ラッセル。 ラッセルと言えば、雪山で雪をかき分けて進むこともラッセルと呼びますね。

二次主成分分析

図７　自己報告データの5つのコンポーネントの2次主成分 これらの最初の2つの主成分に加えて、単一よりも大きい固有値を持つ3つの追加成分がありましたが、スクリーテスト（＊因子数決定法）では2つの成分で明確なエルボー（＊前出・・・グラフの折れ曲り）が示され、次の3つの成分を合わせると合計分散の追加の13.1％しか占めませんでした。 （したがって、5成分の解は、合計分散の合計58.9％を占めました） 5成分の解はVarimax基準（＊因子分析における回転方のひとつ）で直交回転し

Circumplex（円環）としての分析

図６自己報告データに基づいた28の感情用語2つの主成分  一般に、データのcircumplexモデルへの適合性は、2つの主成分に対する負荷の関数として変数のプロットを調べることでテストされます（Wiggins、1979）。 28個の相互相関行列（対角線上の一致）から抽出された最初の2つの成分は、総分散の45.8％を占める変数に影響します。これらのデータにおける、前述の快軸と覚醒軸の間の相関関係の証拠のために、2つのコンポーネントの斜め（直接オブリミン＊因子分析の因子軸の回転

本論：タイトルなし（実験の結果）

図５ 快-不快（横軸）および覚醒度（縦軸）の関数としての28の感情用語の回帰の負荷 結果 提案された感情の構造の最初のテストは、28の感情変数をMefrabian and Russell（1974）の快-不快感と覚醒度で定義された2次元空間に配置することによって実行されました。 28個の変数はそれぞれ2つの双極スケールに回帰され、図5は、回帰分析からのベータの重みを座標として使用して、結果の関係のパターンを示しています。図2、3、および4との類似性は顕著ですが、「落ち込んだ

本論：タイトルなし（仮設検定的なテスト）

次の研究は、図1で提案されたモデルが、自己報告による影響の構造を表す能力をテストするために実施されました。したがって、分析は探索的というよりも仮説検定と見なされました！ 方法 現在の分析に使用されたデータは、感情記述用語の分類に関するJerry S. Wigginsとの共同プロジェクトの一部として収集されました。対象サンプルは、1976〜77、1977〜78、および1978〜1979学年の間にブリティッシュコロンビア大学に在籍した343名の男女学生で構成されていました。被験

本論：タイトルなし（核心部分ですね）

双極感情因子が仮定されると、分散の大部分は2つの因子のみで説明されるように見えます。 2つの要因のさまざまな解釈が提供されていますが、1つの解釈は「快-不快」と「覚醒度」です（Russell、1979年; Russell＆Mehrabian、1974年、1977年、Svensson、1978年）さらに、Thayer（1978）の2つの双極的次元は、快と覚醒のほぼ回転した変形、すなわち「興奮–憂鬱」と「苦痛–リラックス」として解釈できるようです（Russell、1977年を参照

本論：自己報告による感情の構造

既に述べたように、Nowlisの先駆的な研究（例えば、Nowalls＆Nowlis、1956）から始まる自己報告による感情の因子分析研究は、6〜12個の独立した単極因子と結論付けている（例えば、 Borgetta、1961; Clyde、1963; Curran＆Cattell、1975; Izard、1972; Lorr、Daston、＆Smith、1967; McNair＆Lorr、1964; Nowlis、1965）。この一般に受け入れられている表現は、図1に示されてい

本論：スケーリング間の定量的比較

表３ 28の感情用語の３つのスケーリング間の平均冗長性 注意：報告されるすべての値は、p≤.01（N = 28）で有意です。 直接円形スケーリングに使用される座標は、各項の角度のサインとコサインでした。 ---------- 図2、3、および4から、3つのスケーリング手法で同等の結果が得られたことがわかります。 この等価性の定量的評価は、スケーリング間の正準相関分析によって得られた「平均冗長（＊重複）性」を計算することによって行われ、一度に2つ取得されました。 冗長性とは、

本論：一次元スケーリング

図４ 快-不快（横軸）と覚醒度（縦軸）のマトリックスにおける28の感情用語の一次元スケーリング ---------- これまでの結果から、28の用語は2次元の双極空間に関して定義可能であるように見えます。また、この空間は、2つの直交する次元、「快-不快」、「覚醒度」の観点から定義できるという仮説も立てられました。したがって、これら2つの次元に沿った28用語の単次元スケーリングの結果を図4に示します。 このスケーリングのいくつかのデータは、RussellとMefrabia

本論：（実査）用語の多次元スケーリング

図3 28の感情用語の多次元スケーリング ---------- 方法 被験者：被験者は、研究に参加するために謝礼を支払われたブリティッシュコロンビア大学の男女学部生34人でした。以前のスケーリングの結果が「心理学コースで学んだ教材の影響を受ける」という懸念があったため、心理学コースに登録したことがない被験者をこの研究に採用しました。 手順：各被験者は28の感情用語のセット（各用語は個別のカードに印刷されています）を与えられ、連続する試行にて、カードを4、7、10、および1

本論：28用語の極座標

図２ 28の感情用語の、直接循環スケーリング座標 ---------- Ross（1938）の手順を使用して極座標を単純に計算しました。8つの感情カテゴリには、図1に示す理論的な（経験的ではなく）円形の順序に基づいてスケール座標が割り当てられました。 喜び＝0度、興奮＝45、覚醒＝90、苦痛= 135、悲惨= 180、憂鬱= 225、眠気= 270、充足= 315。 28用語の極座標は図2にプロットされています（28の用語は著者から入手できます）。Rossの手順は、各語の

本論：カテゴリの並べ替えタスク

表2 28の感情用語が８つのカテゴリに配置される頻度（＊２つの長方形を加筆・・・薄い線があいまいさの部分） ---------- 表2は、28の刺激用語のそれぞれが8つの感情カテゴリに分類される頻度を示しています。 8つのカテゴリは、図1の予測（およびサポート）に従って表内で順序付けられています。逆に、表2のデータを使用して、8つのカテゴリの順序を推定することもできます。頻度データが循環順序で予想されるパターンに最大限に類似するまで、試行錯誤によってそれらを繰り返します。