分析者が質問項目間の因果関係について仮説をたて、複数の構成概念間の関係を検証する統計的手法。

  • 共分散構造分析とは~その概要とRによる例~

共分散構造分析とは~その概要とRによる例~

分析者が質問項目間の因果関係について仮説をたて、複数の構成概念間の関係を検証する統計的手法。

■「共分散構造分析」の概要とは
共分散構造分析(Covariance Structure Analysis)」とは、分析者が質問項目間の因果関係について仮説をたて、複数の構成概念間の関係を検証する統計的手法。共分散構造分析は、重回帰分析や因子分析、パス解析などの機能を併せ持つ統合手法として、従来の多変量解析より一歩進んだ解析手法として注目を集めている。

現在「共分散構造分析」は、マーケティングや社会調査、心理学などの分野で活用されているほか、技術開発や製造工程のデータ分析、新商品開発における「意識調査分析」「品質改善活動」など、ものづくりや理工学系の研究や教育においても有効な手法とされている。

共分散構造分析」とは「Covariance Structure Analysis」の直訳だが、実際の手法に即して、「構造方程式モデリング(Structural Equation Modeling:SEM)」と呼ばれることもある。

「構造方程式モデリング(SEM)」では、パス図を用いて変数間の因果関係を表すため、難しい統計モデルの構造をビジュアルでわかりやすく表現することができる。

http://www.macromill.com/landing/words/b015.html

■Rによる共分散構造分析の例
Rを用いた共分散構造分析・構造方程式モデルのは次のとおり。

http://www.okadajp.org/RWiki/?R%E3%81%A7%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E6%A7%8B%E9%80%A0%E5%88%86%E6%9E%90%E3%83%BB%E6%A7%8B%E9%80%A0%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB

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