100614 構造方程式モデリング基本の「き」

構造方程式モデリング基本の「き」 2010 年 6 月 14 日＠ Twittcher 勉強会

Agenda ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

今日の獲得目標 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

【構造方程式モデリングって何ですか？】構造方程式モデリング ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

【構造方程式モデリングって何ですか？】どういう特徴があるの？ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

【構造方程式モデリングって何ですか？】変数の関係を統計的に検証する ,[object Object],B A C データにあてはまってる？ Data

例えば・・・病気罹患と食品摂取の関係ｶﾛﾘｰ総摂取量乳製品摂取量大腸がん罹患率誤差誤差データへのあてはまり評価 Data 影響力を推定する変数の関係を描いて同時に行う！＋＋－

【構造方程式モデリングって何ですか？】潜在変数を導入した分析ができる ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],数理力数学科学物理例えば・・・ ○○ 傾向設問 1 設問 3 設問 2

【構造方程式モデリングって何ですか？】パス図を使ったビジュアル表現 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],e e e e e e ξ

【構造方程式モデリングって何ですか？】 SEM を勉強すると色々な分析ができる ,[object Object],[object Object],回帰分析因子分析分散分析共分散分析時系列分析パス解析不完全データの解析潜在曲線分析全て SEM で表現可能！

【構造方程式モデリングって何ですか？】よく因子分析と回帰分析の組み合わせとか説明される･･･ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

【構造方程式モデリング基本の「き」】 SEMを勉強するにあたり ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

【構造方程式モデリング基本の「き」】観測変数と潜在変数 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],パス図では・・・観測変数潜在変数観測変数は四角形で、潜在変数は円で表現する

【構造方程式モデリング基本の「き」】構造方程式と測定方程式 ,[object Object],[object Object],[object Object],V1 V2 e V2=α ＊ V1+e 1 α f1 V1 V2 V3 e1 e2 e3 1 1 1 α1 α2 α3 V1=α1 ＊ f1+e1 V2=α2 ＊ f1+e2 V3=α3 ＊ f1+e3 構造方程式測定方程式計算は機械がやってくれます・・・

【構造方程式モデリング基本の「き」】モデルの適合 ,[object Object],[object Object],Data model 各種適合度指標であてはまりの良さを評価！（実践しながら説明します！）

【構造方程式モデリング基本の「き」】分析の流れ ,[object Object],Plan Do Check Action ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

まずは分析環境 ,[object Object],[object Object],AMOS R （ Package sem ） Mplus EQS SAS (CALIS) Mx ｲﾝﾀｰﾌｪｰｽグラフィカルグラフィカルコマンド入力コマンド入力コマンド入力？分析領域ほぼカバー一部未対応一部未対応ほぼカバーほぼカバー？価格有料（無料版あり）無料有料有料有料？オススメ！オススメ！

AMOSのStudent版を利用 ,[object Object],[object Object],[object Object]

まずはパス解析をやってみよう ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

仮説構築 ,[object Object],[object Object],[object Object],学歴年収評価職業威信 Plan

じゃぁ・・・AMOSを起動して実行 ,[object Object],[object Object],[object Object],推定法（ estimation ）はとりあえず最尤法（ maximum likelihood) 1 2 3 標準化解（ Standard estimates) 間接効果、総合効果（ Indirect ,total effects) 修正指標（ Modification Indice) Do

適合度を見てみよう ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Check

解釈してみよう～パス係数 ,[object Object],[object Object],今回は変数間の相対的な関係に興味があるので、標準化係数を中心に解釈します Action

解釈してみよう～直接効果と間接効果 ,[object Object],[object Object],[object Object],b a ＜職業威信から評価への効果＞ ■ 直接効果 a=0.30 ■ 間接効果 b=0.32*0.49=0.16 ■ 職業威信から評価への総合効果 a+b=0.30+0.16=0.46 Action

結果のまとめ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

因子を組み合わせた分析 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

仮説構築 ,[object Object],[object Object],[object Object],講師の質テキストプレゼンペース満足度理解度目的一致セミナー評価講師対処 1 2 3 Plan

適合度 ,[object Object],Check

結果の解釈 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Action

指導者が評価するサッカータレントの構造 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],http://www.taiiku.tsukuba.ac.jp/sc/1_1/09/index.html

まさに、王道！仮説構築 SEM による検証シンプレックス構造分析

発信する顧客は優良顧客か？ ,[object Object],[object Object],[object Object],http://www.journalarchive.jst.go.jp/english/ jnlabstract_en.php?cdjournal=acs1993&cdvol=11&noissue=1-2&startpage=35

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コミュニティ上で書き込むユーザー・ロイヤルティの源泉は購買前後サーチ、コンサマトリー、 B2C インタラクション（発信行為自体はロイヤルティへの影響は少ない）・サイトロイヤルティから優良顧客へは正の影響 -0.018 0.040 0.232 0.240 0.604 0.449 0.215 購買データ

ブランドジャパン ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],http://www.nikkeibpm.co.jp/bz/chosa/brand_j/index.html

BtoC モデル ,[object Object],[object Object],ﾌﾚﾝﾄﾞﾘ - ｲﾉﾍﾞｰﾃｨﾌﾞｱｳﾄｽﾀﾝﾃﾞｨﾝｸﾞｺﾝﾋﾞﾆｴﾝﾄ g

BtoB モデル ,[object Object],親和力活力先見力信用力人材力 g

スコアの推定出典： http://consult.nikkeibp.co.jp/consult/release/bj_100409.pdf

2010 年のコメント（ BtoC 編） ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

今後の勉強のために・・・ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

おまけ・・・質問に回答できなかった時系列分析 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],*t が時系列をあらわす記号詳しくは・・・豊田（ 2000 ）共分散構造分析［応用編］に記載があります

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