R言語で構造方程式モデリング その1 - yokkunsの日記
行動科学などの領域では、重さや長さのように直接観測可能な特性だけでなく、「先高感」「知能」「ブランドイメージ」のように直接測定出来ない特性である構成概念（潜在変数）を扱う必要がある。 構造方程式モデリングは、構成概念や観測変数の性質を調べるために集めた多くの観測変数を同時に分析するための統計的方法。 構造方程式モデリング 多変量解析の1手法 第2世代の多変量解析 伝統的な統計手法を下位モデルとして実行可能 因子分析法 多変量解析 パス解析法 時系列解析 etc... 変数の分類 方程式モデルには、様々な種類の変数が登場するため、ここでは、3つの観点から分類しその性質を確認する 観測変数と潜在変数 観測変数 : 直接観測出来る変数。 潜在変数 : モデルに導入した直接観測出来ない変数。構成概念 構造変数と誤差変数 構造変数 : 考察の対象となっている構成概念を含んでいる変数 誤差変数 : 考
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共分散構造分析
上のような相関行列をデータとして読み込むための read.moments 関数が、sem パッケージの中に含まれていますので、これを利用します。Rエディタを起動して下のようにデータを入れます。下では、「"酒類"」の次で改行していますが、必ずしも改行の必要ありません。コンパクトな画面で納まるように改行してあるだけです。なお、タブで相関係数間のスペースを開けるとうまく読み込めませんので、スペースキーを押下してスペースを入れるようにします。 「diag=TRUE」は、これがデフォルトになっていますので、なくてもよいのですが、相関行列に対角要素（同じ変数間の相関、つまり1.00ですね）を含んでいることを指定しています。相関行列に対角要素を含めない場合は「diag=FALSE」としておくと、自動的に対角要素が追記されます。 ガン <- read.moments(diag=TRUE,names=c
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共分散構造分析（lavaan:semとlavaan）
