Maccoby and Mnookin 1992

その名もDividing the Child　という本で、
けっこうあちこちの図書館にあって、取り寄せていただきました。
カリフォルニア州で行われた大規模な調査の報告書です。
Amatoさんたちのあのレビューの元になっているなかでも、最大級の調査研究じゃないか。

いやごめん、もちろん翻訳なんて無理だけど、いまパラパラみています。

こういうことかあとね。この分野、なんとなく漠然と「文系の人たちの仕事」と
おもってたんですが、もちろんそこには業務分担というか、学際な取り組みがある。

この本はつまり社会学の分野の調査の社会学の本なんですよ。
文系濃度が高い。データを得てくるのはアンケートで、
あらかじめある目的によって設問がつくられていて、
その目的にしたがってデータは解析される。

もちろんこれはすごい労作で、その集計だけでもエライ作業だったはずですが。
それにしても、データの扱いがぞんざい。だいたい、うんと簡単な表に集計される。 パーセントの計算くらいしかしてない。グラフにもしない。
検定もしない（たまにするけどほとんどｔ検定で、帰無仮説とかの表示がなかったりする）。
因子間の解析とかしない。

そこで、とりまとめる必要がでてきたんだと思われる。
４００ページ近くある本をぼんって出されても、忙しい実務者の役には立たないもの。
そこにAmatoさんたちの存在意義があった。
こういうのを集めて、数ページのレビューに要約した。データを視覚化してわかりやすくもした。

そっかあ。なるほどね。

心理学者はそういうのを読んで、役立てたりするのかな？　それはまた別なのかな？

さてしかしところで、調べたいところを調べて、それ以外のところを無視しているから、
目的意識がないところはわからないなこの方法だと。
また、新たな発見は、まずないだろうな。
データに語らせる Data Driven な分析っていう発想は、ないのだろう。

あと、この本を読んでいて、生データにはアクセスできないなとも思った。
この時代なら仕方ない部分はあるけど。
Amatoさんたち、どうしたのかな。
私が引き受けるときには、かなり生なデータを要求するんだけど、
そういう協力関係ってとってるのかなあ？
これも聞いてみよう。　　　すっかり嫌な質問者だ。

相関と因果関係

非監護親の面会が必ずしも子どもの利益にならない、について

Amatoさんは1993年にもこのラインの論文を書いています。
そこで彼は、
度重なる面会交流が親の葛藤を増加させること
親の葛藤が高いほど子どものウェルビーイングが悪いこと
を指摘し、だから面会交流が必ずしも子どもの利益にならないと言っています。

この論理展開はBuchanan et al (1991)のそれと同じ。

これすごく初歩的なミスリードなんだけどな。

AとBが相関する
BとCが相関する
ゆえにAはCの原因になる

実際には、ならないことが多いんですよ。たぶんAとCは相関しなかったんだと思う。
してれば、そう言うはずだもんな。
たとえばBuchanan et al (1991)のデータは、相関してなかった。
だけど、「AはCの原因になる」という主張をしたかったから、この展開をしちゃった。
それがこの論文。
Amatoさん、質問のこの部分には答えてないけど、同じスネの傷なんじゃないか。

そもそも、相関と因果関係って、成立することもあるし、そうでないこともある。
２０世紀後半にはいって、イギリスではコウノトリが減っている。
そして人口も減少している。これらには強い相関関係がある。
でもたぶん因果関係はないんじゃないかなあ。
「だから赤ん坊はコウノトリが運んでいるんだ」って主張したら、やっぱまずいでしょ。

wikipedia のこのへんに記事が。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%93%AC%E4%BC%BC%E7%9B%B8%E9%96%A2
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B8%E9%96%A2%E9%96%A2%E4%BF%82%E3%81%A8%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E9%96%A2%E4%BF%82

今度は返事がおそいなあ

いま何を訊いているかというと、質問というよりも意見なんだけど、
たぶん計算まちがってますよっていう。

Amatoさんの考えてたのはこんなかんじ。
これ、青いラインが普通の家庭で育った大人のウェルビーイング。緑が離婚家庭。

基本的にアメリカの白人の話なので、
離婚後も行き来はあって、面会交流はアリのケースが多い。

ほとんどのケースでは、たいした違いはないだろうというのがAmatoさんの主張。





一方、論文から再現したデータはこんなかんじ。

本当はもっとひどくて
（というか、下の方にもうひとつ山がある）、
それはかなり悲惨な状況である。
この横軸はいわゆるｚスコアで、
たとえば-2だと偏差値で３０くらい。

間違えてたんなら改めてほしい、協力もするし。
どこか私の誤解があるのかもしれない。
そうであってほしい。

もうひとつ質問しなきゃ。

早速のお返事をありがとうございます。Visitingについてのあなたのお考えは私を大いに安心させるものでした。そして、親同士の葛藤をいかにして小さくするかが社会的にも重要であると私も思います。

頻繁な面会が親の葛藤を高める危険性は、しかし、棚瀬先生は紹介していなかった概念でした。おそらく彼女は、まだ面会があまり普及していない日本にあって、この考えを紹介するのをためらったのだと思います。あなたの意見は彼女を安心させたとおもいます。ざんねんながら、しかし、彼女は先週、passed away してしまいました。彼女の夫は、面会交流を推進している弁護士ですので、彼にあなたの意見を託したいと思います。

もうひとつ質問をさせてください。レビューでも引用されていたあなたの1991年の論文についてです。あなたはこの論文で、それまでに発表されていたいくつものデータを集めて、それらを再解析しました。測定値を比較可能にするために、それぞれでノーマリゼーションをしています。それぞれ、コントロールグループの平均を引いて、グループ内の標準偏差で割ることで、いわゆるｚ標準化をおこなっています。このデータの取り扱いに、２つ質問があります。ひとつは哲学的なもの、もうひとつはテクニカルなものです。

あらゆる標準化には、測定間で共通する性質をもつ測定値を、測定間で同一にするというプロセスが含まれます。この論文では、それぞれのコントロールグループが、その共通する性質をもつと考えられています。離婚家庭をそれと比較するのが目的ですから、この取り扱いは妥当です。ところが、どちらの群もwithin groupのSDで割っているように書いてあります。もし離婚家庭のSDが大きくなる傾向がいつも見られるなら、これはつまり、群間で同一にしてよい性質ではありませんでした（割るのなら、コントロールグループで測定したSDで割るべきでした）。このノーマリゼーションによって、離婚家庭のスコアが不自然に圧縮されてしまったはずです。

もうひとつテクニカルな疑問です。
このFig1と2であなたはstem and leaf plotを使ったので、
私はデータを２桁の精度で再現することができました。
その再現データのnormal QQ plot をしてみたのが、
添付した図です。添えられた赤い線は、
ロバストに求めた線形近似です。
この切片はpopulationのmuを、
傾きはsigmaをそれぞれ推定する値になります。

切片はあなたの言うように、離婚家庭が低いスコアになっていました。問題はその傾きが異常に小さい(0.16)ことです。本来であれば、この値は1になっているはずです。前述のとおり、それでも小さい値です。だからこの傾きは、あまりにも小さいものです。

もしstem-leaf plotの作図上でなんらかのエラーがなく、これがeffect size の実際のデータを反映しているとしたら、これはクリティカルなエラーです。コントロール群の分布が示されていないので推定するしかないのですが、おそらく離婚群とコントロールの間にはｚスコアで１の開きがあることになります。これは少しの差ではありません、破壊的と言っていい大きさです。

この点をいま一度、ご確認いただけますでしょうか？　よろしくお願いいたします。

子育て：離婚の影響

さっきのシミュレーションは、イメージの話でしたが、実際はどうなのと。
生データが手に入らないんだけど（聞いてみますが）Amato and Keith 1991の
論文から、できるだけ再現してみたのがこれ。

これは離婚家庭で育った大人のウェル・ビーイングのスコア。

そりゃ重なるかもしれないけど。
この差はすげえ大きいぞ、おい。

まず、変わんない連中はいない。
メインの、わりと大きな違いがなかった人々は、
偏差値として１３点下がっている。
ここの平均は偏差値で３７点です。

そこからはみ出た人たちは、死屍累々といっていい。
この-5というあたりは、偏差値で０点。
そこから左は、まさかのマイナス点です。
　
偏差値でマイナス点って、とったことあります？　１００点超えと同じくらい珍しいんだけど。 　
　
どーゆーこと？　ちょっとAmatoさんたちの作図か、
私の計算か、どっちかが間違ってるかも。
間違いであってほしい。

標準偏差についての補足

Amato先生への質問で、
SDが大きいだの偏りがでるだのといってた話の補足。

だいたい、電話越しの調査だと、
アンケート的な質問は１から４とか
５までで答えることになる。
１：当てはまらない
２：時々ある
３：よくある
４：いつもある

こうした答えを何問か集計したとして
（あるいは一問しかなかったとして）
母集団の様子をあんまり精密には測定できない。
で、この図みたいなことになる。
もし母集団が赤い線みたいな分布をしていたとして、
この調査でわかってくるのは黒い線のヒストグラム。

この場合、ぜんぜん平気な集団が７割、
けっこう影響をうけているのが３割ということでシミュレーションしてみた。
こっちの集団の平均は２５点、標準偏差はどちらのグループも１０点で計算している。

この条件で、平均点は１０点下がっている（平気な連中の平均はかわってない）。
だけど標準偏差は、１０点から１７点に上がっている。それだけ、データがばらけるように
なってきているということ。

Amatoさんが、いつも離婚家庭のほうが標準偏差が大きいと言っているのは、
たぶんこの（目立たないけど確実にある）もうひとつの成分、
適応が悪いグループのせいだと思われる。

Amato先生からのお返事

こんにちはしゃけ父

以下に、あなたの質問に簡単に答えます。

1. 論文に使った分布図は、離婚家庭とそうでない家庭の子どもたちのスコアに、大きな重なりがあることを示すためだけに用意したものです。私の経験では、離婚家庭の子どものスコアの標準偏差は、そうでない子どものスコアよりも大きくなる傾向があります。離婚家庭の子どものスコアの分布は、より偏っています。これはあなたの指摘のとおり、ある特定の子供たちが強く影響を受け、別の子どもたちがあまり影響をうけないからです。

2．米国では、訪問（面会交流）は、より一般的になってきています。私は、これは一般的には、子供たちのために良いことだと思います。ほかの条件が同等なら、子どもが離婚後に父親との密接な関係を持っている方が、子どもの状態はより良いはずです。しかしこれを強く一般化するのは困難です。父親の接触がもたらす効果は、父と母との関係の質だけでなく、父の特性（よく適応しているか、子どもの世話や監督をどれだけうまくできるか）にも依るからです。

3．両親間に高い葛藤（または疎外や引き離し）があるケースでも、面会交流は良いアイデアです。米国では、多くの州で、子どもの引き渡しのためのプログラムが用意されています。片親は中立な場所へと子どもを預ける（第三者の監護のもとに）ことができます。もう片親はそこで子どもを受け取れます。このようにして、両親はお互いに会ったり、対峙しなくても済むようになっています。あるレベルの面会交流はいつも可能であるべきです、虐待やネグレクトの事例を除けば。

Paul



ちょっと解説

要は、
・面会交流はすべき（虐待とかがなければ）
・ただ効果は、高葛藤だと低くなる。葛藤をどう小さくできるかがポイント


離婚家庭の子どもたちは、そうでない家庭の子どもたちに比べて、ばらつきが大きい。
そしておそらく、ぜんぜんダメな別のグループが存在する。
まあまさに、Amato先生たちは、そうしたグループに焦点をあてて研究されてます。
残念ながら、あまり片親疎外には意識が向いてなさそうなんですが。

離婚によって家庭の機能が完全に崩壊することもあるわけで。

そうしたブループが、２つ目の山を形成する。
←　こんなかんじで。

だから標準偏差は大きくなる（ばらつきが左右に大きくなる）し、
分布も歪む（ヒストグラムが左右非対称になる）。

ここで使用されたモデルよりも現実は、
もうちょっと複雑で過酷。