G-P分析（Good-Poor Analysis）とは、テストや心理尺度の合計得点で上位群（Good）と下位群（Poor）に分け、項目ごとに両群の成績を比べて、その項目がよい人とそうでない人をきちんと見分けられているかを調べる方法です。項目分析の代表的な方法の一つで、上位−下位分析とも呼ばれます。
簡単な説明
クラスでテストをしたとします。合計点が高かった人たちと低かった人たちに分けて、1問ずつ正答率を比べてみます。
ふつうは、合計点が高い人たちの方がどの問題もよく解けているはずです。ところが、ある問題だけ「上位の人も下位の人も同じくらいの正答率」だったり、「下位の人の方がよく正解している」だったりしたら、その問題は問い方があいまいだったり、正解がまぎらわしかったりする可能性があります。こうした「出来の悪い問題」を見つけるのがG-P分析です。
由来
上位群と下位群を比べて項目のよしあしを調べる考え方は、20世紀前半のアメリカの教育測定の中で広まりました。Truman L. Kelley（ケリー）は1939年の論文で、上位群・下位群をそれぞれ全体の27%ずつとると、正規分布を仮定したときに両群の差を最も効率よく検出できることを示しました（Kelley, 1939）。
このため「上位27%・下位27%」が古典的な基準として知られています。実際には、上位・下位25%ずつや、平均値・中央値で2つに分ける方法もよく使われます。
具体的な説明
学力テストでのG-P分析（正答率の比較）
| 手順 | 内容 |
|---|---|
| ① 群に分ける | 合計得点の順に並べ、上位群（例：上位27%）と下位群（例：下位27%）をつくる |
| ② 正答率を出す | 項目ごとに、上位群の正答率（pU）と下位群の正答率（pL）を求める |
| ③ 識別力を見る | 識別指数 D ＝ pU − pL（−1〜＋1）。大きいプラスほど、よくできる人とそうでない人を見分けられている |
| ④ 項目を見直す | Dが0に近い・マイナスの項目は、問題文や選択肢を見直すか、使わない |
教育測定の教科書では、Dが0.4以上なら良好、0.2未満なら見直しが必要といった目安がよく使われます。ただし、正答率が極端に高い（全員できる）または低い（だれもできない）項目では、Dは大きくなりにくい点に注意が必要です。
G-P分析図
得点で3〜5つの群に分け、横軸に得点群、縦軸に正答率（または各選択肢を選んだ割合）をとってグラフにしたものをG-P分析図と呼ぶことがあります。正答の線が右上がりなら識別力が高く、平らや右下がりなら問題があると読みとれます。
心理尺度でのG-P分析（平均値の比較）
「とてもあてはまる〜まったくあてはまらない」で答える心理尺度を作るときにも、G-P分析が使われます。合計得点で上位群と下位群に分け、項目ごとに両群の平均値の差をt検定で調べます。差が見られない項目は、尺度が測ろうとしている内容をうまく反映していない可能性があるため、削除の候補になります。
I-T相関との関係
同じ目的で、各項目の得点と合計得点の相関を見るI-T相関（項目−全体相関）も使われます。G-P分析は上位と下位だけを比べる簡便な方法、I-T相関は全員のデータを使う方法と整理できます。どちらも、尺度の内的整合性や妥当性を高めるための項目選びに使われます。
実験や観察の方法と結論
Kelley（1939）は、上位群と下位群の差の検出効率（臨界比）を数学的に検討し、正規分布のもとでは上位・下位27%をとるのが最も効率がよいと結論しました。群を大きくとると両群の差が小さくなり、小さくとると人数が少なくなって結果が不安定になる、そのちょうどよい折り合いが約27%だったのです。
この結論は、計算機のない時代に少ない手間で項目分析をする方法として広く使われました。現在では、コンピュータでI-T相関や項目反応理論による分析も簡単にできますが、G-P分析は結果がわかりやすいため、学校のテストの見直しなどで今も使われています。
例文
「G-P分析をしたところ、問5は上位群と下位群の正答率がほとんど同じだったので、選択肢を作り直すことにしました。」
「尺度の予備調査で、上位群と下位群の平均値に有意な差がなかった3項目を削除しました。」
疑問
Q: G-PのGとPは何の略ですか？
A: Good（上位群）とPoor（下位群）の頭文字です。合計得点の高い群と低い群を比べることからこう呼ばれます。
Q: なぜ27%なのですか？
A: Kelley（1939）が、正規分布を仮定すると上位・下位27%ずつで両群の差を最も効率よく検出できることを示したためです。実際には25%や半分ずつで分けることもあります。
Q: 下位群の方が正答率の高い問題は、どうすればよいですか？
A: 識別指数Dがマイナスの項目です。正解が誤っている、問題文がまぎらわしい、よくできる人ほど深読みしてしまう、などの原因が考えられるので、内容を確認して修正するか除外します。
理解度を確認する問題
問題1. G-P分析の説明として、最も適切なものはどれか。
- A. テスト全体の得点の分布が正規分布かどうかを調べる方法
- B. 合計得点の上位群と下位群で、各項目の成績を比べて識別力を調べる方法
- C. 同じテストを2回実施して、得点の安定性を調べる方法
- D. 図形がまとまりとして知覚される法則を調べる方法
正解：B G-P分析は項目分析の方法で、上位群（Good）と下位群（Poor）の成績を項目ごとに比べます。Cは再検査法による信頼性の検討、Dはゲシュタルト心理学の知覚の研究で、G-P分析とは関係ありません。
問題2. ある項目の正答率が、上位群で0.80、下位群で0.30だった。この項目の識別指数Dとして正しいものはどれか。
- A. 0.24
- B. 0.50
- C. 1.10
- D. −0.50
正解：B D＝上位群の正答率−下位群の正答率＝0.80−0.30＝0.50です。0.4以上なので、よく識別できている項目といえます。
問題3. 上位群・下位群をそれぞれ27%ずつとる基準を示した研究者として、最も適切なものはどれか。
- A. Kelley
- B. Spearman
- C. Cronbach
- D. Likert
正解：A Kelley（1939）です。Bは2因子説や信頼性の公式、Cはα係数、Dはリッカート法で知られます。
関連キーワード
- 項目分析（Item Analysis）
- 識別力（Discrimination）
- I-T相関（Item-Total Correlation）
- 信頼性（Reliability）
- 妥当性（Validity）
- 検査法（Test Method）
関連論文
まずこの1本
Kelley, T. L.（1939）The selection of upper and lower groups for the validation of test items. Journal of Educational Psychology, 30(1), 17–24.
項目の妥当性を調べるために上位群と下位群をどれだけとるべきかを検討し、27%という基準を示した論文です。試験対策としては、G-P分析＝上位群と下位群の比較による項目分析、識別指数D＝上位の正答率−下位の正答率を押さえましょう。
https://doi.org/10.1037/h0057123その他の参考文献
Ebel, R. L.（1954）“Procedures for the analysis of classroom tests.” Educational and Psychological Measurement, 14(2), 352–364.
概要 教室で行うテストの項目分析の手順を解説した論文です。
https://doi.org/10.1177/001316445401400215覚え方
「GoodとPoorで、問題の良し悪しを見る」：上位（Good）と下位（Poor）を比べるからG-P分析。
「ケリーは27（ニーナ）」：Kelleyの上位・下位27%。D＝上の正答率−下の正答率。
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