幸せに対する信念7つ

幸せをどう捉えているか、どんな価値を感じているか、

といった信念のメイン所7つ。についての数日前に出ていた研究。

(この7つが、お互いの相関が比較的低く、別々の概念として考えられるね。まぁ、被りはないけど、もちろん他にも幸せに対する信念は色々あるけど、メインなものはここら辺だよね。)

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この7つの信念が面白く、

幸せを伝えたり、広げる時には、

この7つを正しい信念は正しいと伝え、誤った信念は誤っていると伝える。

というのは大事だなぁ。

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幸せは変化しにくい、壊れやすい、外的要因で決まる、良いものではない

という信念は幸福度を落とし、

苦難を乗り越えることは幸せにつながる、他者や環境との関係の中に幸せはある、

という信念は幸福度を高め、

幸せは重要だから追い求めていこう！

という信念は、幸せにつながるが、行きすぎは不幸せ。

とのこと。

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■7つの幸せに対する信念

幸福の性質に関する信念

　①幸福の柔軟性の欠如：幸福は変化しにくいものなのか

　②幸福の脆弱性：幸福は壊れやすいものなのか

　③幸福の外在性：幸福は外的要因で決まるものなのか

幸福の価値や意味に関する信念

　④幸福への恐れ：幸福は必ずしも良いものではないのか

　⑤幸福の価値付け：幸福はどれだけ重要なのか

　⑥変容的苦痛：苦痛を乗り越えることは幸福につながるのか

幸福の関係性に関する信念

　⑦包括的幸福：幸福は他者や環境との関係の中にあるのか

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■幸せにつながるか

▼幸せにつながる信念

⑥変容的苦痛：苦痛を乗り越えることは幸福につながるのか

⑦包括的幸福：幸福は他者や環境との関係の中にあるのか

▼不幸せにつながる信念

①幸福の柔軟性の欠如：幸福は変化しにくいものなのか

②幸福の脆弱性：幸福は壊れやすいものなのか

③幸福の外在性：幸福は外的要因で決まるものなのか

④幸福への恐れ：幸福は必ずしも良いものではないのか

▼文化によった信念

⑤幸福の価値付け：幸福はどれだけ重要なのか

　→アジアでは幸せにつながる。

　 欧米では、行きすぎると不幸せにつながる。

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韓国とカナダにおける幸福観の因子構造と測定不変性：Mplusにおけるペナルティ付き構造方程式モデリングの応用

Factor structure and measurement invariance of conceptions of happiness in Korea and Canada: an application of penalized structural equation modeling in Mplus

Quality＆Quantity,2024/10/29

Mohsen Joshanloo先生

https://www.springerprofessional.de/en/factor-structure-and-measurement-invariance-of-conceptions-of-ha/50158726

DL用

https://www.researchgate.net/profile/Mohsen-Joshanloo/publication/385354441_Factor_structure_and_measurement_invariance_of_conceptions_of_happiness_in_Korea_and_Canada_an_application_of_penalized_structural_equation_modeling_in_Mplus/links/6721a7f577f274616d50527c/Factor-structure-and-measurement-invariance-of-conceptions-of-happiness-in-Korea-and-Canada-an-application-of-penalized-structural-equation-modeling-in-Mplus.pdf

この研究は、構造方程式モデリングの枠組みの中でペナルティ化（正則化とも呼ばれる）をどのように使用して、複雑な多次元構成の因子構造と測定不変性を調べることができるかを示すことを目的とした。この研究では、韓国とカナダにおける 7 つの幸福観念を測定する 36 項目の因子構造と測定不変性を調べた。ペナルティ付き因子分析を使用して、因子分析のクロスローディングと MIMIC モデルの予測パスをゼロに縮小した。結果は、36 項目間の相互関係を説明する 7 つの潜在変数を使用して、仮説の因子構造を裏付けた。ターゲットローディングは一般にかなり大きかった。少数の重要なクロスローディングが観察されたものの、大部分の非ターゲットローディングは重要ではなく、理論的枠組みに沿った因子構造が確認された。測定不変性分析により、文化間で多数の重要な項目が明らかになった。ペナルティ付き構造方程式モデリングは、複雑な測定モデルと MIMIC モデルの処理に効果的であることが証明され、他の方法では識別できないモデルを識別することができた。全体として、この研究結果は、幸福の概念に関する提案された 7 次元因子モデルを実証的に検証するとともに、文化間での測定の不変性に対処することの重要性を強調しています。さらに、この研究は、特に幸福の価値評価尺度に関して、改善の余地がある領域を示唆しています。