「 共分散構造分析 」一覧

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モデルのあてはまりのよさ

モデルのあてはまりの良さとは、実際のデータに対して、理論的仮説である統計モデルがどの程度あてはまっているかを示す指標である。統計学ではgoodness of fit index(GFI)、adjusted goodness of fit index(AGFI)、normal fit index(NF...

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共分散構造分析におけるモデルの表現方法

共分散構造分析においてはモデルの表現方法は3つある。 (1)方程式による記述 (2)パス図による記述 (3)共分散構造による記述 方程式による記述 方程式による記述を行う際にはまず変数を正確に分類することが必要になる。 変数の分類には3つの観点がある。 (1) 観測変数...

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パス図 (path diagram)

同義語 パス図、パスダイアグラム、path diagram 定義 パス図とは、共分散構造分析において変数間の関係を示す図である。パス図に表現された内容がデータに対してあてはめたい統計モデルそのものである。 パス図の書き方 1. 観測変数は四角で囲む 2. 構成概念は円または楕円で囲む ...

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飽和モデル

定義 飽和モデルとは自由度0のモデルのことである。 飽和モデルの例として、単回帰モデルや交差遅延モデルなどがある。 飽和モデルの数学的性質 飽和モデルにおいてはモデルの適合度に関するχ2乗検定(帰無仮説はモデルはデータに従っている)のχ2乗値は必ず0になる。即ちこのχ2乗検定には検定とし...

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共分散構造分析において潜在変数(因子)を使うメリット

共分散構造分析において潜在変数(因子)を使うメリットは主に3点ある。 単なる項目の合計点の代わりに因子を使用することによって、相関の希薄化を免れることができる 因子を使用することによりモデルの自由度が上がり、飽和モデルを回避することによってモデルの適合度評価が可能になる (心理...

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平均共分散構造分析

分散分析における「平均構造」は重回帰分析における「切片」に対応する。 母集団の平均ベクトルを潜在変数の平均で構造化することから命名。 平均構造を解釈する場合は、非標準化推定値を参照する。 具体的な使用例 (1) 縦断データの因子分析 (2) 多母集団同時分析

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共分散構造分析における変数の分類

共分散構造分析の観点からは変数を3つの観点で分類可能である。 (1) 観測変数 vs 潜在変数 観測変数:直接観測される変数(因子分析なら項目) 潜在変数:直接測定できない変数(因子分析の因子など) (2) 構造変数 vs 誤差変数 構造変数:考察の対象となっている影響関係に直接、間接に関係のあ...

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