このシンポはヒットした。南風原先生いわく「量的研究の新しい展開」である。個人内の変化（時間による変化）や個人内の共変（順序情報なし）を分析することによって、人間行動の状況依存性を重視した、変数の構造を明らかにすることができる。
個人内の共変データを取った場合は、その相関を１つ１つ見ることで、違うものが見えてくる。そのときは、相関係数の平均や標準誤差を検討することになる。
ただ、個人内で回帰分析をすると、反復回数が少ない場合の誤差が問題になるので、階層的線型モデル(HLM)という手法が開発されている。
また、単一被験者多変量データ(EMA;Ecological Momentary Assessment)として、生態学的に妥当なデータを取り、それを分析する手法も開発されている。最終的にはSEMだが、その前に、時系列による相関を考慮しているところが特徴。
（感想）とはいえ、個人内で何度もアンケートを繰り返すのは、あまり現実的でなかったりする。でも、複数科目の授業評価データなどは、これまで、個人内での評価基準構造などは考慮されていなかったわけで、新しい分析ができるような気がした。
