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Tokyo r6 sem3

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  1. 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. 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. 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. 4. パス図 相互作用経験 f2 母親価値 f1 協調性 f3
  5. 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
  6. 6. 代表的なモデル ★ 重回帰分析モデル ★ 確認的因子分析モデル
  7. 7. 代表的なモデル ★ 多重指標モデル ★ 2次因子モデル
  8. 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
  9. 9. 測定方程式、構造方程式 構造方程式 相互作用経験 f2 母親価値 f1 協調性 f3
  10. 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. 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。

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