⽇本版MBI-ESの信頼性評価
奥村太⼀（滋賀⼤学）

宮下敏恵（上越教育⼤学）

増井

森晃（栃⽊県⽴岡本台病院）

北島正⼈（秋⽥⼤学）

慶輔（⾜利⼤学）

⻄村昭徳（東京成徳⼤学）

本研究は、科研費 16K04348, 20K03388 の助成を受けています。
また、調査は上越教育⼤学研究倫理審査委員会の承認（2017-89）の下で実施されています。

MBIMaslach Burnout Inventory

Christina Maslach によるバーンアウトの測定尺度• Human Service Survey (HSS)• ヒューマン・サービス従事者、医療従事者対象 (MP)• ⽇本語訳︓東⼝他 (1998)• Educators Survey (ES)• 教育従事者（教師、管理職、その他）• ⽇本語訳︓奥村他 (2015)• General Survey (GS)• ヒューマン・サービス以外の職業に従事する者、⼤学⽣対象 (S)• 北岡(東⼝)他 (2004)

⽇本版MBI-ES（奥村他, 2015）• 全体で22項⽬からなる。（下位尺度の構成を含め、原版と同じ。）• 版権を Mind Garden という会社が保有している関係上、項⽬内容は⾮公開となっている。
• 各項⽬に対し、それが⽣じる頻度を「全くない = 0点」〜「いつも = 6点」の7件法で回答を求める。

下位尺度の構成
1. 情緒的消耗感（Emotional Exhaustion: EE）9項⽬- 仕事を通じて情緒的に⼒を出し尽くし、消耗してしてしまうこと。
2. 個⼈的達成感（Personal Accomplishment: PA）8項⽬- 職務に関して有能感や達成感を感じること。（※ 低いほどバーンアウト傾向）
3. 脱⼈格化（Depersonalization: Dp）5項⽬- 相⼿に対する無情で⾮⼈間的な対応。

⽇本版MBI-ESの信頼性（奥村他, 2015）

信頼性⾃体がバーンアウトの程度によって異なる可能性がある。
→ 症状のレベル別に項⽬反応理論（item response theory: IRT）にもとづくα係数（荘島他, 2002）を算出[結果]• 情緒的消耗感 (EE) と個⼈的達成感 (PA) については、広いバーンアウトレベルの範囲において⼗分な信頼性がある。
• 脱⼈格化 (Dp) については、かなり重いバーンアウト症状を識別する場合でないと信頼性は⾼くない。

信頼性の検証⽅法に関する批判
α係数に偏りすぎている。
国内の⼼理尺度を作成する論⽂では、9割以上でα係数を⽤いて信頼性を評価している (岡⽥, 2015)。
項⽬1（1回⽬）

項⽬2（2回⽬）::

同⼀因⼦内の複数項⽬に対する回答を擬似的な測定の繰り返しだと考える。

測ろうとしている構成概念は共通なのだから、信頼性が⾼ければ何回測定しても（＝どの項⽬に答えても）結果は同じようにならないとおかしい。
項⽬得点同⼠がいずれも強く正に相関していることをもって、信頼性が⾼いと⾔うことにしよう。
いわゆる「内的⼀貫性」の指標としてのα係数

個⼈差 ≠ 個⼈内変化
α係数が評価していること＝ ある項⽬に“はい (いいえ)”と答えた⼈は別の項⽬にも“はい (いいえ)”と答える傾向がある。
1ヶ⽉後…

項⽬
12345

Aさん

項⽬
12345

つい先⽉はどの項⽬にも「はい」と回答したAさんが、今⽉はどれも「いいえ」と回答している。

Bさん
⻘ = ポジティブ
⾚ = ネガティブ

実際にAさんの状態がそう変化したことが反映されているのか︖

α係数は⾼い単に結果が安定しないからなのか︖

⽬的
⽇本版MBI-ESの各下位尺度について、① 同⼀時点における個⼈差② 異なる時点間での個⼈内変化のそれぞれについて信頼性を検証する。
• 2018年度、2021年度に実施された縦断調査のデータを使⽤。
• 対象となるのは、各調査年度に採⽤された新任教員。
• ⼀般化可能性理論（generalizability theory）にもとづいて信頼性係数を算出する。

⽅法

調査は上越教育⼤学研究倫理審査委員会の承認（2017-89）の下で実施されています。

n対象︓2018年度、2021年度に採⽤された新任教員30名

n期

間︓採⽤直後の4⽉から翌年3⽉まで（4週間おき）

n ⼿続き︓
調査フォームのURLをメール配信し、オンラインで回答を求める。
奥村 (2019) によるオンライン調査システムを使⽤。調査フォームのURLを個別化することで回答者の紐付けが可能。

n分

析︓

下位尺度ごとに⼀般化可能性理論にもとづく信頼性係数 𝑅!" , 𝑅# を算出（Xu & Shrout,2013）。
Stan を⽤いてベイズ推定を実施。
同⼀時点の個⼈差にもとづく信頼性

時点間の変化にもとづく信頼性

⼀般化可能性理論の基本的な考え⽅
得られたデータにおける分散を発⽣源の異なるいくつかの分散に分割する。
→ 評価したいものの分散が誤差分散と⽐較してどれくらい⼤きいか評価する。
今回のデータでは、全体の分散が
• 個⼈間
• 項⽬間
• 時点間
• 個⼈と項⽬の交互作⽤• 個⼈と時点の交互作⽤• 項⽬と時点の交互作⽤• それ以外（誤差）に分割できる。

個⼈差として問題になる部
分
時点間の変化
として問題になる部分（項⽬の捉え⽅には個⼈差がある）

𝑅!" =個⼈間の分散 + 個⼈と項⽬の交互作⽤の分散
個⼈間の分散 + 個⼈と項⽬の交互作⽤の分散 + 誤差分散
時点間の分散は全員に共通して⽣じる変化なので関⼼はない。

𝑅# =個⼈と時点の交互作⽤の分散
個⼈と時点の交互作⽤の分散 + 誤差分散

いずれも全体に占める部分の割合→ 0 〜 1までの範囲に収まる。

結果と考察下位尺度それぞれについて、個⼈差の信頼性 R1F と個⼈内変化の信頼性 RC の推定値（事後期待値 EAP）および区間推定の結果（95%確信区間）を⽰したもの。
情緒的消耗感個⼈的達成感

脱⼈格化

EAP

Lower

Upper

EAP

Lower

Upper

EAP

Lower

Upper

R1F.91.86.95.86.78.92.89.83.94

RC.72.66.77.59.51.67.51.41.61• 個⼈差の信頼性については、いずれの下位尺度についても⼗分満⾜できるレベル。
• 個⼈内変化の信頼性については、いずれの下位尺度についても低め。情緒的消耗感が個⼈的達成感と脱⼈格化に⽐べていくらかましというレベル。
個々の教師についてバーンアウトの変化を追ってゆく⽬的で使⽤するのは適切ではないようだ。

今後の課題① α係数の結果（奥村他, 2015）と⼀貫しない。
• 脱⼈格化の信頼性は結局⾼いのか、低いのか。

② 標本サイズがかなり限られている。

• 回答に係る負担が⽐較的重く、多⼈数の協⼒を取り付けるのはなかなか難しい。

③ 新任教員以外にも結果を⼀般化できるのか不明。

• そもそも、バーンアウトが進⾏した⼈がいたとして回答を続けてくれるとは考えにくい。
• 回数を減らして、もっと多様で規模の⼤きい標本を取ることも考える。

④ 4週間ごとという調査間隔は適切だったか。

• バーンアウトに関する縦断調査があまり⾏われてきていないこともあって、どれくらいの時間間隔で変動するものなのかがいまいちわからない。
• 夏休みに軽減、年末にかけて悪化する傾向があることはデータからも観察できる。

引⽤⽂献• 東⼝和代・森河裕⼦・三浦克之・⻄条旨⼦・⽥畑正司・由⽥克⼠・相良多喜⼦・中川秀昭 (1998). ⽇本版 MBI (Maslach Burnout Inventory) の作成と因⼦構造の検討 ⽇本衛⽣学雑誌, 53, 447 – 455.
• 北岡(東⼝)和代・荻野佳代⼦・増⽥真也 (2004). ⽇本版 MBI-GS (Maslach Burnout InventoryGeneral Survey) の妥当性の検討 ⼼理学研究, 75, 415 419.
• 岡⽥謙介 (2015). ⼼理学と⼼理測定における信頼性について—Cronbach のα係数とは何なのか，何でないのか 教育⼼理学年報, 54, 71-83.
• 奥村太⼀・森慶輔・宮下敏恵・⻄村昭徳・北島正⼈ (2015). ⽇本版 MBI-ES の作成と信頼性・妥当性の検証 ⼼理学研究, 86(4), 323-332.
• 荘島宏⼆郎・豊⽥秀樹 (2002)．項⽬反応理論における Cronbach のα係数の推定 ⼼理学研究, 73(3), 227-233.
• Xu, J. H., & Shrout, P. E. (2013). Assessing the reliability of change: A comparison of two measuresof adult attachment. Journal of Research in Personality, 47(3), 202-208.