Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 1 自己申告非行に関する 9 項目の度数分布

0回(%)	1回(%)	2回(%)	3回(%)	4回(%)	5～9回(%)	10回以上(%)	計(%)
無免許	再入群	25.9	1.9	7.4	3.7	5.6	55.6	100.0
在社会群	87.0	7.4	1.9	3.7	100.0
一般群	99.1	0.9	100.0
家 出	再入群	37.0	1.9	1.9	7.4	5.6	46.3	100.0
在社会群	83.3	5.6	1.9	1.9	7.4	100.0
一般群	95.7	1.7	2.6	100.0
怠 学	再入群	22.2	7.4	3.7	7.4	14.8	44.4	100.0
在社会群	75.9	1.9	1.9	7.4	1.9	1.9	9.3	100.0
一般群	89.6	3.5	0.9	0.9	1.7	3.5	100.0
キセル	再入群	61.1	3.7	3.7	5.6	25.9	100.0
在社会群	98.1	1.9	100.0
一般群	96.5	0.9	2.6	100.0
損 壊	再入群	57.4	3.7	3.7	5.6	1.9	5.6	22.2	100.0
在社会群	94.4	1.9	1.9	1.9	100.0
一般群	95.7	0.9	0.9	0.9	1.7	100.0
騒 擾	再入群	37.0	1.9	3.7	7.4	5.6	44.4	100.0
在社会群	77.8	3.7	9.3	3.7	5.6	100.0
一般群	86.1	2.6	4.3	0.9	0.9	1.7	3.5	100.0
侵 入	再入群	42.6	11.1	7.4	5.6	1.9	5.6	25.9	100.0
在社会群	92.6	3.7	1.9	1.9	100.0
一般群	93.0	3.5	0.9	0.9	0.9	0.9	100.0
自転車盜	再入群	64.8	5.6	7.4	3.7	3.7	14.8	100.0
在社会群	96.3	1.9	1.9	100.0
一般群	95.7	1.7	0.9	1.7	100.0
万引き	再入群	55.6	1.9	1.9	1.9	5.6	33.3	100.0
在社会群	88.9	5.6	1.9	3.7	100.0
一般群	98.3	0.9	0.9	100.0
表 2 自己申告非行に関する 9 項目の記述統計量

無免許	家 出	怠 学	キセル	損 壊
再入群	最大值	900	300	300	120	60
中央值	10	5	5	0	0
平均值	99.70	47.44	28.69	13.93	8.13
標準偏差	167.023	75.292	53.723	30.757	16.398
在社会群	最大值	5	100	250	10	10
中央值	0	0	0	0	0
平均值	0.30	3.07	8.57	0.19	0.28
標準偏差	1.002	14.064	38.030	1.361	1.459
一般群	最大值	12	25	20	40	6
中央值	0	0	0	0	0
平均值	0.10	0.51	0.60	0.80	0.15
標準偏差	1.119	3.110	2.523	4.935	0.797
騒 擾	侵 入	自転車盜	万引き
再入群	最大值	600	90	50	200
中央值	4	1	0	0
平均值	48.19	8.11	4.02	24.15
標準偏差	111.718	16.842	10.564	49.959
在社会群	最大值	100	10	10	300
中央值	0	0	0	0
平均值	2.85	0.26	0.20	6.76
標準偏差	13.843	1.390	1.365	41.468
一般群	最大值	124	30	6	15
中央值	0	0	0	0
平均值	2.08	0.39	0.14	0.14
標準偏差	12.601	2.858	0.782	1.401

いずれの群においても，9項目とも最小値は0（回）であった。最大値，中央値，平均値，標準偏差（以下「SD」と記す）は，表2に示すとおりである。ただし，無免許の「900（回）」のように，最大値がきわめて大きな値で回答されているケースが若干みられることに，留意が必要である。これらを実態を伴わない不適切な回答（すなわち有効回答から除外すべき回答）とするか否かの判断は，容易ではない。ここでは特に有効回答から除外する処理をしないまま集計しているため，最大値，平均値，SDについては参考程度にみるべきかもしれない。
## 4 項目分析

ここで岡邊（2010b，2013）に従い，すべての回答について，「過去1年の回数」を0回／1回／2回／3回以上の4カテゴリーにリコードしたうえで，それぞれ0点／1点／2点／3点を与えた上で，ケースごとにこれらを合算した得点を算出した（以下「合算得点」と記す）。合算得点の記述統計量は，次のとおりである。

再入群 $ (n=54) $ ：最小值0，最大值27，中央值14，平均值13.7，SD7.94

在社会群 $ (n=54) $ ：最小值0，最大值23，中央值0，平均值2.4，SD4.24

一般群 $ (n=115) $ ：最小值0，最大值18，中央值0，平均值1.2，SD2.87

合算得点と各項目（0～3点）との相関係数及び有意確率（両側）は，表3のとおりである。一般群では，合算得点と無免許の有意な相関は認められなかった。また，在社会群の合算得点と損壊の相関は，p値が0.05を上回ったものの，有意傾向は読み取れる。それら以外はすべて，統計的に有意な相関関係が認められる。また，9項目（それぞれ0～3点）から群ごとにクロンバックのα係数を算出すると，再入群0.82，在社会群0.79，一般群0.73を得た（なお，一般群で無免許を除外した8項目によりクロンバックのα係数を算出したところ0.75となった）。

以上から，再入群と在社会群については，9項目を用いて自己申告非行尺度を構成することが妥当だと判断できる。一般群については，無免許を除外したほうが適切な尺度を構成できると考えられる（本稿で一般群について言及するのは，ここまでとする）。

## 5 項目反応理論の適用

合算得点をもって自己申告非行尺度とみなす研究は，特に日本国内においては少なくない（岡邊 2014）。しかし合算得点は，項目ごとの非行の重大性（seriousness）の大小が一切反映されていないため，非行性を測定する尺度としては，構成概念妥当性が十分あるとは言いがたい。

項目反応理論（以下「IRT」と記す）を適用することで，各項目の重大性を考慮に入れた非行性の推定を行うことにより，この問題は乗り越えることができる。IRTとは，尺度を構成する1つ1つの項目に対する，各被験者の回答パターンを考慮に入れることのできる数理モデルであり，最大の特徴は，被験者ごとの尺度得点（潜在特性θ）とともに尺度を構成する各項目の特性を示すパラメータ（項目困難度や項目識別力）を求めることができる点にある。
表 3 合算得点と各項目との相関

無免許	家 出	怠 学	キセル	損 壊
再 入 群	相関係数	0.64	0.61	0.52	0.68	0.77
p	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
在社会群	相関係数	0.62	0.66	0.75	0.67	0.27
p	0.000	0.000	0.000	0.000	0.051
一 般 群	相関係数	0.16	0.43	0.43	0.77	0.69
p	0.091	0.000	0.000	0.000	0.000
騒 擾	侵 入	自転車盜	万引き
再 入 群	相関係数	0.65	0.58	0.65	0.64
p	0.000	0.000	0.000	0.000
在社会群	相関係数	0.74	0.62	0.69	0.69
p	0.000	0.000	0.000	0.000
一 般 群	相関係数	0.70	0.74	0.59	0.68
p	0.000	0.000	0.000	0.000

ここで，IRT を自己申告非行尺度の検討に応用した Osgood et al.（2002）に即して考えると，自己申告非行尺度において想定される潜在特性θとは，被験者の非行性そのものである（よって以下では算出された潜在特性を「非行性（得点）」と記す）。項目困難度は，尺度を構成する各項目の非行を行う困難度，つまり非行の重大性を示し，項目識別力は，尺度全体で測定される非行性（得点）と当該項目との関連の強さを示すものである。つまり，IRT を用いて自己申告非行尺度を検討することは，より構成概念妥当性の高い尺度の構成を可能にするだけでなく，尺度を構成する個々の非行内容項目の性質を，相互に比較することをも可能にするということである。

さて，本稿の目的に照らして言えば，再入群，在社会群がそれぞれの程度の非行性（得点）を有しているかを，まずは明らかにしたいところである。しかし，この2群のデータを単純にドッキングさせてIRTを適用させることはできない。被験者数は再入群54，在社会群54であるが，これを単純にドッキングさせたデータにIRTを適用するということは，少年院を出所した者の半数が，出院後およそ2年以内に矯正施設に再入するという，現実とはかけ離れた仮定を置くことになってしまうからである。

ただ，再入群と在社会群との間での非行性（得点）の比較は行いたいので，ここでは再入群と在社会群のうち，後者に7倍の重み付けをしたうえで両者をドッキングさせたデータ（見か
け上の被験者数は54+54×7=432となる）を作成し，このデータにIRTを適用することにする。

矯正統計年報によれば，2013年の1年間に少年院を出院した少年の2年内再入率（少年院への再入院か刑事施設への入所をした者の割合）は，11.5%である。上述の重み付けの処理を行うことで，ドッキングデータは，再入した者としなかった者の割合が54対（54×7）となり，54÷432=0.125（12.5%）であるから実際の再入状況に近似したデータとなる。もちろんこれら重み付けとドッキングの処理は，今回得られた在社会群の被験者の自己申告非行の状況が，出院時に調査に同意しなかった者や同意はしたが回答しなかった者を含む「出院者のうちおよそ2年以内に再入しなかった者」全体の縮図になっているという条件が成立している場合にのみ意味を持つ点に留意が必要である。

Exametrika version 5.3 (http://antlers.rd.dnc.ac.jp/~shojima/exmk/jindex.htm より入手可能）を使用し，IRT の 2 パラメータ（項目識別力と項目困難度の 2 つ）・段階反応モデル（Samejima 1969）を適用した。CFI=1.00，RMSEA=0.00で，モデル適合度に問題はなかった。

得られたパラメータは，表4のとおりである。上から項目識別力の高い順に配置している。項目識別力が高いのは，無免許，騒擾，キセル等であった。一方，損壊は項目識別力が他の項目より低かったが，1.18という値は岡邊（2010b，2013）で得られた結果と比較すれば低すぎるとは評価できない。すなわち少年院出院群の非行性（得点）を測定するにあたってはこれら9項目はいずれも有用であると考えられる。

次に項目困難度をみる。段階反応モデルでは「1回以上」「2回以上」「3回以上」と段階ごとに値が得られる。当該非行を当該回数以上行なうための困難度が示されており，当然ながら同じ項目のなかでは回数が多いほど困難度は高くなる。表4では各列で上位2項目を白抜きに，下位2項目を斜体で示している。キセル・自転車盗の重大性が大きく，怠学の重大性は小さいことがわかる。

図1は，5項目を取り出して，段階ごとの項目困難度の変化をみたものである。万引き・侵入・自転車盗のように，回数を重ねるほど困難度が高くなる項目がある一方で，キセル・損壊のように，1回でも行なえばあとはその行為を繰り返す場合でも困難度がそれほど高くはならない項目もあることがわかる。

算出された各被験者の非行性（得点）のカテゴリーごとの記述統計量は、次のとおりである。

再入群 $ (n=54) $ ：
表 4 項目反応理論の適用により得られたパラメータ

項目識別力	項目困難度
1 回以上	2 回以上	3 回以上
無免許	1.54	0.82	1.09	1.21
騷擾	1.50	0.60	0.71	1.03
キセル	1.48	1.52	1.55	1.59
万引き	1.46	1.03	1.27	1.38
侵入	1.45	1.10	1.34	1.52
怠学	1.45	0.50	0.58	0.64
自転車盜	1.44	1.43	1.61	1.71
家出	1.42	0.76	0.77	0.95
損壊	1.18	1.27	1.40	1.43

図１　項目困難度の回数による違い

最小值−1.84，最大值3.16，中央值1.15，平均值1.083，SD1.1636

在社会群 $ (n=54) $ ：

最小值−1.84，最大值2.24，中央值−1.84，平均值−1.064，SD1.0463

また，非行性（得点）と合算得点との相関係数（ピアソン）は，再入群が0.98，在社会群が
0.92であった。

## 6 非行性の規定要因

最後に，非行性（得点）を規定する要因を検討したい。非行性（得点）（の小ささ）が非行からの離脱の程度の代理指標であると考えるならば，以下の検討は，非行からの離脱を規定する要因についての検討であると言い換えることもできると思われる。

ここでは，Kazemian and Farrington（2010）を参考にして，次の11の仮説を検証することにする。

（仮説1）仕事や学校へ適応していないほど，非行性は高くなる。

（仮説２）家族のサポートが多いほど，非行性は低くなる。

（仮説3）友人のサポートが多いほど，非行性は低くなる。

（仮説4）友人が向社会的なほど，非行性は低くなる。

（仮説5）友人が非行をしているほど，非行性は高くなる。

（仮説6）配偶者や交際相手がいると、非行性は低くなる。

（仮説７）内的統制（locus of control）の程度が高いほど，非行性は低くなる。

（仮説8）目標指向性が高いほど，非行性は低くなる。

（仮説9）過去の受容の程度が高いほど，非行性は低くなる。

(仮説10) 不信・孤立感が高いほど，非行性は高くなる。

（仮説11）自信の程度が高いほど，非行性は低くなる。

仮説検証にあたっての説明変数の作成手続きは、次のとおりである。

（仮説1）「仕事をすること」「学校に行くこと」のそれぞれについて「今楽しいと感じているかを4択（とても1点～まったく4点）で尋ねた。対象者には学生も非学生も含まれるため，この2問への回答のうち点数の高い方を，不適応の指標とした。レンジ1～4，平均2.8,SD0.95（再入群+在社会群で算出（以下同様））。

（仮説2・3）堤ほか（2000）を参考に作成した尺度（各4項目，4件法ただし該当者不在は0点とする）で測定。家族（配偶者以外）のサポートはレンジ0（家族なし）～16，平均11.5，SD3.65。友人のサポートはレンジ0（友人なし）～16，平均11.2，SD3.70。
（仮説4）「学校や仕事に一生懸命打ち込んでいた」「クラブやサークル活動に励んでいた」に友人のどの程度があてはまるかを5択（全員5点～まったくいない1点）で尋ねて友人の向社会性の尺度とした。レンジ2～10，平均5.7，SD1.80。

（仮説5）過去1年間の無免許・怠学・損壊・侵入の経験について友人のどの程度があてはまるかを5択（同上）で尋ねて尺度化した。レンジ4～17，平均8.3，SD3.33。

（仮説6）配偶者か交際相手がいる場合1をとるダミー変数を作成した。53.3％が該当。

（仮説7）鎌原ほか（1982）を参考に作成した尺度（8項目，4件法）で測定。レンジ10～32，平均22.5，SD4.59。

（仮説８・９）白井（１９９４）を参考に参考に作成した尺度（各３項目，５件法）で測定。目標指向性はレンジ３～１５，平均１０.４，ＳＤ３.３４。過去の受容はレンジ３～１５，平均８.７，ＳＤ３.３１。

（仮説10・11）不信・孤立感は「世の中には自分しか信じるものがない」など3項目，自信は「自分は頼りにされている」など3項目について，それぞれ日頃どのくらい感じるかを4択（よく4点～まったく1点）で尋ねて尺度化した。前者はレンジ3～12，平均7.3，SD2.19。後者はレンジ3～12，平均7.7，SD2.42。

非行性（得点）とその他の説明変数（ダミー変数以外）との相関係数は，次のとおりであった。

（仮說1関係）不適応 r = -0.08 (p = 0.413)

（仮説 $ 2 \cdot 3 $ 関係）家族のサポート r = -0.25 (p = 0.010)，友人のサポート r = 0.00 (p = 0.966)

（仮説4関係）友人の向社会性 r = -0.18 (p = 0.062)

（仮説 5 関係）友人の非行程度 r=0.50 (p=0.000)

（仮說7関係）內的統制 r = -0.32 (p = 0.001)

（仮説 $ 8 \cdot 9 $ 関係）目標指向性 r = -0.36 (p = 0.000)，過去の受容 r = -0.19 (p = 0.054)

（仮說10·11関係）不信·孤立感 r=0.38 (p=0.000)，自信 r=-0.26 (p=0.007)

また，非行性（得点）の平均値（SD）は，配偶者か交際相手がいる場合0.28（SD1.557），いない場合−0.26（SD1.481）であった。仮説とは反対に，配偶者や交際相手がいる方が非行性が高かった。ただし検定結果は，5％水準で非有意であった（ $ t(105)=1.81,\ p=0.074 $ $ 。
表 5 重回帰分析の結果

標準化されていない係数	標準化係数	有意確率
B	SE	ベータ
(定数)	0.12	0.63	0.853
家族のサポート	-0.08	0.03	-0.19	0.021
友人の非行程度	0.22	0.04	0.48	0.000
配偶者や交際相手がいるダミー	0.50	0.24	0.16	0.045
目標指向性	-0.12	0.04	-0.27	0.001

以上より，2変数間の関係でみる限りにおいては，仮説2・5・7・8・10・11は採択できる可能性が比較的高く，仮説4・9も採択できる可能性はあると考えられる。仮説6については，配偶者や交際相手の有無と非行性との関係があるとしても，その関係は予想とは反対であった。

これらをふまえて，最後に非行性（得点）を被説明変数とする重回帰分析を試みる。上記に挙げた説明変数のうち，非行性（得点）との意味のある関係はないとみられる不適応と友人のサポートを除く9変数（9変数相互の相関係数は最大で0.55）をもとに，変数増減法（投入基準はF値の有意確率が0.05，削除基準は同0.10）により重回帰モデルを得た。結果は，表5のとおりである（欠損値のペアワイズ除去によりn=103）。決定係数は0.41，調整済み決定係数は0.39であった。

当初の仮説のうち，最終的に採択されたのは，仮説2・5・8であった。標準化偏回帰係数の値より，友人の非行程度が非行性（得点）の規定要因として最大のものであり，次いで目標指向性（高いほど非行性が低くなる），家族のサポート（同）が重要な規定要因として示された。仮説6については予想とは反対の関連，すなわち配偶者や交際相手がいるほうが非行性が高いという結果となった。

家族，友人，本人の認知のいずれもが，非行性（得点）に影響するという以上の結果は，少年処遇の実務においても大きな意味を持っていると考えられる。もちろん，これらすべての側面において非行性を減らしていく（非行からの離脱を促す）働き掛けをすることができれば理想的である。ただ，そのような状況にはない場合であっても──たとえば少年院出院後，家族のサポートを得られにくい環境に戻る場合であれば，友人との関係や本人の認知に働き掛けることによって──非行からの離脱の促進が可能であることを，分析結果は示唆している。
## 7 今後の課題

最後に，本分析の限界点と今後の課題について若干述べる。

第1に，本稿の分析で用いたデータは，サンプルサイズが大きいとは言いがたい。とくに，少年院出院後再入のなかった者の実質的な調査応諾率・回収率の低さは，大きな課題である。今後，同じようなデザインによる追試研究を実施することは必須であると思われるが，その際は，技術的な工夫により，在社会の被験者数を確保することが強く望まれる。

第2に，本稿では男子のみのサンプルで分析を行なった。女子の少年院入院者はそもそも少数であるから，計量的な分析を行いにくい面はあるものの，当然ながら非行性（得点）の分布やその規定要因は，男女で大きく異なることが予想される。サンプルサイズを拡大して，女子に関する研究にも取り組むことは欠かせないであろう。

第3に，自己申告非行尺度のさらなる検討が必要である。本稿及び一連の調査では，先述のとおり岡邊（2014）の提案を受けた9項目によって，自己申告非行を捕捉した。しかし，この9項目による尺度構成が最良であるとの根拠は，必ずしも確かではない。とりわけ，スティタス・オフェンスであると考えられる無断外泊・家出，怠学・怠業の2項目については，含めるかべきか自体が論争的である。たとえばElliott and Ageton（1980）は，自己申告非行尺度にスティタス・オフェンスを含めるべきではないと主張している。自己申告非行尺度は非行研究の基盤であり，けっして軽んじることはできない。今後も着実に検討を続ける必要があると考えられる。

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