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tokyor06_sem.pdf

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January 12, 2022
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  1. 『 R によるやさしい統計学』 第 17 章 「共分散構造分析」 予告編 Bob#3 (

    @bob3bob3 ) Tokyo.R#6 2010 年 6 月 26 日
  2. 共分散構造分析とは? • 因子分析と重回帰分析を統合した分析 • それだけではないが、まずはこう理解。 • 別名「構造方程式モデリング」 • Structural Esuation

    Modeling 、略して SEM 。 • なので、“ sem” パッケージという名前。 • メジャーなツールは • AMOS(SPSS) 、 EQS 、 CALIS(SAS) 。
  3. 共分散構造分析とは? • 何がうれしいの? • 因果関係推論の強力な道具になる。 • パス図による表現で変数の関係が分かりやすい。 • どんなデータを使うの? •

    相関行列(分散共分散行列)。 • 出力のどこを見ればいいの? • まずは、パス係数と適合度。
  4. パス図 母親価値 f1 協調性 f3 相互作用経験 f2

  5. パス図のお約束 観測変数 潜在変数 (因子) パス係数 (回帰係数) 内生変数 (他の変数から矢印を 受けている変数。必ず 残差を伴う)

    残差 外生変数 (他の変数から矢印を 受けていない変数。) 共分散 (相関係数) 残差
  6. 代表的なモデル ★ 確認的因子分析モデル ★ 重回帰分析モデル

  7. 代表的なモデル ★ 2次因子モデル ★ 多重指標モデル

  8. 測定方程式、構造方程式 母親価値 f1 協調性 f3 相互作用経験 f2 測定方程式 測定方程式 測定方程式

  9. 測定方程式、構造方程式 母親価値 f1 協調性 f3 相互作用経験 f2 構造方程式

  10. サブテキスト • 『原因をさぐる統計学 ~共分散構造分析入門~』 • 安い!  945 円! • 新書版なので通勤中に読める!

    • CALIS(SAS) のコードが載っているので R で再現しやす い! • ちょっと古い……( 1992 年初版)。 • RMSEA が載ってない。
  11. • 次回 Tokyo.R#7 乞うご期待! • テキストの内容だけでは薄すぎるので、パス図 を描けるようになるところまでやります。 • 今日の裏番組? Osaka.R#3

    でも「RでSEM入 門」という演目があるので、発表資料の公開と U stream 録画配信に注目しましょう! • @phosphor_m と @langstat さんのツイートをチェッ クです。