いま，とある実践報告論文を書いていて（共著），頭の中がこんがらがってきたので整理するために書いておきます。
CAFの相関と発達順序の話。こういう論文があります。
Koizumi, R., & In’nami, Y. (2014). Modeling complexity, accuracy, and fluency of Japanese learners of English: A structural equation modeling approach. JALT Journal, 36, 25–46.
5つの異なるスピーキングタスクでSyntactic Complexity, Accuracy, Speed Fluency, Repair Fluencyの指標をそれぞれ1つずつで共分散構造分析をしましたよという論文ですざっくりいうと。もともとはSyntactic Complexityだけ2つの指標だったり，CAF因子の上にspeaking proficiencyを置くモデルだったりspeaking proficiencyにすべての指標がloadしているモデルだったりも比較したけどCAF因子仮定したモデルが一番良かったという話ですざっくりいうと。それで，
「CAFはあります！」
「ねーよ」
っていう話は後輩のCAF警察に任せるとして，結果の解釈の話です。4つの因子間の相関をもとに色々議論している箇所があって（How Are CAF Interrelated?の節），流暢に話す（単位時間あたりの発話語数が多い）学習者は修正回数も多く（Repair Fluencyも高い），なおかつ正確さも高くて統語的に複雑な文（AS Unitあたりの節の数が多い文）を産出するそうです。で，その直後に，
Further, the results also indicate that as learners progress from beginning to lower intermediate levels, they develop the ability to produce such speech, thereby gradually improving SC, accuracy, and speed fluency (although not necessarily synchronously).
と書いてあります。熟達度があがると，徐々に複雑さも正確さも発話スピードもあがるよと。うんうん。まぁ相関あるってことはある数値が高くなると他の数値も高くなるということだからそういうことって素直に解釈して…いいのかな？ちなみに，「結果」とは，統語的複雑さと正確さの相関はr = .88，統語的複雑さと発話スピードはr = .63で，正確さと発話スピードの因子間相関はそれほど高くなく，r = .35である，ということを指していると考えられます。その直後，
It is speculated that improvement in fluency may lead to enhanced SC, which may result in heightened accuracy; that is, when learners learn to speak faster, they may gradually come to use a greater number of clauses and longer units (sentences) and subsequently may produce more accurate utterances.
むむむ？？
いや，言っていることがもっともらしいので，きっとそうなんだろうなとは思いつつ，この因子間相関から流暢さが先に発達してその後に文が複雑になって最終的には正確さもあがってくるって言えるかなぁって考えてしまいます。いや，きっとそうなんだろうと思いますし，すごくしっくりくる説明なんですよ。ただ，このspeculationと因子間相関の間に見えないギャップみたいなものを感じてしまっていて，そのギャップを自分の中の「そうなんだろうな」っていうやつで勝手に埋めてしまっている感じです。なんなんでしょうねこのもやっと感。
流暢さというのは単位時間あたりの語数なので，統語的複雑さがあがると（節の数が増えると）必然的に語数も増えるという傾向はあるでしょう。ただし，「単位時間あたりの」というのがポイントで，すごーくゆっくり，だけど節の数が多い発話をすることは論理的には可能なんですよね。
1分間で，1文が（話を簡単にするためにAS Unitではなく文にします）5語からなる文（I like soccer very much）みたいなものを5つ発話したとすると，合計は25語で，60で割ると0.416という発話スピード。一方で，1文の中に節が3つあるような文（I think that she likes playing soccer）を2文しか発話できなかったとすると合計は14語で60で割ると0.23…で流暢さは落ちる。一方で，後者の文は1文あたり節が3つで，前者の文は節が1つなので，統語的複雑さは後者のほうが上。という感じ。
ただし，統語的複雑さと発話スピードの相関は.63なので，そういうパターンはほとんどなかったということになります。対象が中高生の初級者だということを考えても，節の埋め込みがそんなに多い文を頭ひねって作り出せるかっていうとそんなに現実的ではない気ももちろんします。
正確さとスピードに相関があまりない（ないわけじゃない）というのはまぁうなずけて，スピードが早くても正確じゃない人もいれば，逆にスピードが遅くても正確というパターンもあるからですよね。ただしスピードが遅ければ遅いほど正確さがあがるという関係が見られるわけでもないので，多少は流暢ならまぁまぁ正確さもあるかもね，くらいの感じなのでしょう。
よくわからなくなってきました。最初に疑問に思っていたのは，流暢さがある程度発達すると複雑さが上がり，そして複雑さがあがってくると正確さもあがるというような発達を仮定したとき，それがデータによって示されるというのはどういうことなのだろうということでした。
多分，
- 流暢さの値が高くとも複雑さや正確さの値は高くない（そこに相関がない）という状態があり，
- 次に同じ学習者群（または最初の学習者集団よりも熟達度が高い学習者）が時間を経たとき（発達したとき）に，流暢さと複雑さの値には相関があるが，流暢さと正確さに，複雑さと正確さにも相関がないということが観察され，
- その後，またそれよりも時間を経たときに，複雑さと正確さの相関が高くなり，流暢さと正確さの相関もちょっと高くなる，ただし正確さと流暢さの間には高い相関はない
みたいなデータが得られたとしたら，「なるほど。流暢さ，複雑さ，正確さ」という順番で発達していくのかなぁ，ということが頭に浮かびます。ただ，横断的でもなく，縦断的でもない1つの集団のデータの因子間相関からはいまいち「発達」ということをストレートに解釈しにくいよなぁと私には思えます（あるいは私の頭が悪いからかもしれません）。
先ほどの因子間相関だと，まずは正確に話そう。正確に話せるようになると，複雑さもあがってくるだろう（正確さと複雑さの相関が高くなる），複雑さがあがると節の数も増えるので流暢さもあがってくるだろう（複雑さと流暢さの相関が高くなる），というところまでは（他のことを色々無視していれば）いけそうな気もしてきます。ただ，最終的には正確さと流暢さの相関がなくなっていくことにならなければいけないので，ある程度複雑さがあがって流暢さもあがると，実は正確さは落ちていくのだーとか言わなくてはいけなくなります。なので，この説明はやや「きれいさ」が落ちるかなとは思います。
やっぱり，語数がのび，節の数が増え，そして正確になる，という仮説のほうが正しそうです。いや，そうなんです，正しそうなんですけど，でも「実際にそういう仕組みになっている」といえるためにはどういうデータが得られないといけないのかな，ということを考えた時，そのときに浮かぶイメージと因子間相関の間のギャップにもやもやしたのでした（たぶん頭が悪い）。
なにをゆう たむらゆう。
おしまい。
