変数バッテリーを施行した被験者集団のデータからそのまま相関行列を求めて因子分析するという通常の因子分析の方法にかわって, 被験者集団を学年差'性差. などによって層別化し, これらを分散分析のモデルにしたがって, 各Rの要因別の分散に分析し, これを2変数の場合の共分散行列や相関行列に適用して, これらの行列を幾つかの要因行列に分解し, 因子分析を行う方法を提案し, 実際のデータを用いてこの方法の有効性をある程度裏づけることができたわけである。この方法は, L. J. Cronbachの唱えた汎化可能性の理論を因子分析に拡張したものとも考えられるが, この理論が測定誤差の科学的操作を意図しているものであるとみられることから, 筆者の唱えた因子分析の方法も因子分析の科学的操作を意図しているものといえるかもしれない。これまでの因子分析的研究においては, 同一の変数バッテリーから異なる研究者によって全く異なる因子が抽出されるということがしばしばみられたわけであるが, これは単に測定の誤差や, 因子分析の方法の相違によるものとしてかたづけられる問題ではなく, この因子の不一致の原因がより詳細に分析されていかねばならない。本研究においては, この最も大きな原因が, 被験者集団の有する情報の分析の欠如であることを指摘してきたわけであるが, 本研究はその1つの手がかりを与える機能を持つのみで, さらにいろいろな角度からの検討が必要とされるものである。具体的応用例としては, 適性能力の一般因子より発達差に関する因子を除去することができたわけであるが, この他に実験因子をいろいろ変化させてデータを集め, この新しい因子分析の適用によって, データに含まれている実験条件の影響を排除した因子を抽出することも可能になろう。これはデータ得点の信頼性の検討を意味するものであるが, 因子分析によって抽出された因子の信頼性はこのようにデータ得点の信頼性にまでさかのぼって検討されていかねばならないものである。この点に関して, 多くの具体的応用例の解析を早期に検討する必要があると思われる。 このように, これらの因子分析的研究においては, データそのもの科学性, つまり得られたデータの基盤となる実験条件や被験者集団の有する情報の分析, さらにはある集団に含まれる被験者の分布に関する新しい重みづけの方法などが充分に考慮されていかなければなるまい。この他に, 因子分析の科学性を推進するものとして, L. R. Tucker (1964) が提唱したThree Mode Factor Analysisという新しい分析法がある。これは, 実験条件を分析する場合のように, 変数群, 被験者群の他に, ある1つの実験因子が含まれるデータがとれた場合にその2つずつを組み合わせて因子分析を行い, 抽出された3組の因子間の関連を核行列* (core matrix) によって示すものであるが, この方法と筆者の提案した分散分析的因子分析法の関連も今後に検討されるべき興味ある課題といえよう。