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Tokyo r6 sem3
- 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
相互作用経験
f2
母親価値
f1
協調性
f3
- 5. パス図のお約束
観測変数 パス係数 外生変数
(回帰係数) (他の変数から矢印を
受けていない変数。)
潜在変数
(因子)
共分散 内生変数
(相関係数) (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
残差
- 8. 測定方程式、構造方程式
測定方程式
測定方程式 相互作用経験
f2
母親価値
f1
測定方程式
協調性
f3
- 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。