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豊田(2003).共分散構造分析　構造方程式モデリング [疑問編]

• 看護大図書館:8546←入門編と同じページです

概要

Q&A形式で解説されている。分析していてつまづくような実践的なことが多く紹介されている。 この本でしか解説されていないことが多数ある。

目次

• 1 モデル構成
  • 1-1 SEMとは何か
  • 1-2 変数の種類
  • 1-3 測定方程式と構造方程式
  • 1-4 内生変数と外生変数
  • 1-5 母数の種類
  • 1-6 外生変数の種類とモデル名
  • 1-7 探索的因子分析と確認的因子分析
  • 1-8 直交解を使う理由
  • 1-9 パス図上での自由度の数え方
  • 1-10 モデルサイズと母数の数と自由度と
  • 1-11 測定方程式における観測変数の数
  • 1-12 誤差間に相関を設定する場合
  • 1-13 誤差分散と誤差からの影響
  • 1-14 1次因子の誤差間相関
  • 1-15 内生的な因子の相関
  • 1-16 観測変数と潜在変数の関係
  • 1-17 LISREL構造でのモデルの表現
  • 1-18 平均構造
  • 1-19 評価の分離
  • 1-20 尺度不変
  • 1-21 異なる母集団の併合
  • 1-22 因果を意図しないパス
  • 1-23 なぜSEMを使うのか

• 2 母数の制約
  • 2-1 固定する値は絶対に1か
  • 2-2 分散=1 or 因子パタン=1
  • 2-3 不等式の制約
  • 2-4 0以上と制約したときの自由度
  • 2-5 因子の尺度設定と標準誤差の違い
  • 2-6 標準化解は同じのはずなのに
  • 2-7 測定不変性の検討の仕方
• 3 つまづきとその対処
  • 3-1 測定値の独立性
  • 3-2 少ない標本数の問題
  • 3-3 相関行列を用いた分析
  • 3-4 カテゴリカル順序変数の探索的因子分析
  • 3-5 順序データの分析
  • 3-6 正規性の確認と非正規データへの対処
  • 3-7 欠測値を含むデータへの対処
  • 3-8 多重共線性への対処
  • 3-9 1次従属の問題点
  • 3-10 負の誤差分散
  • 3-11 Not positive definiteへの対処
  • 3-12 探索的因子分析と確認的因子分析の違い
  • 3-13 低いα係数
  • 3-14 負のα係数
  • 3-15 調整変数について
  • 3-16 観測変数の数とパス係数の関係
  • 3-17 測定誤差の問題(希薄化について)
  • 3-18 多数の項目への対処
  • 3-19 相関行列の比較
  • 3-20 各因子の異同の検討
  • 3-21 自由度を「かせぐ」方法の是非
  • 3-22 モデル内外で一致しない分散・共分散
• 4 推定とその周辺
  • 4-1 初期値の問題，定め方
  • 4-2 ソフトウェア間の推定値の違い
  • 4-3 SとΣとΣの違い
  • 4-4 最小2乗法と最尤法の性質
  • 4-5 最尤法・最尤推定法
  • 4-6 各種最小2乗法の特徴
  • 4-7 2段階最小2乗法とは
  • 4-8 欠測(Missing)の種類
  • 4-9 多重代入法
  • 4-10 完全情報MLとは
  • 4-11 EMアルゴリズムの考え方
  • 4-12 ADF・AGLS・WLS
  • 4-13 ブートストラップとは
• 5 分析のよさを評価する
  • 5-1 χ2検定
  • 5-2 適合度指標概論
  • 5-3 倹約度を考慮した適合度指標
  • 5-4 モデルの比較
  • 5-5 RMRが悪いんですけど
  • 5-6 RMSEAが悪いんですけど
  • 5-7 AICを理解する
  • 5-8 LM検定とは
  • 5-9 モデルの改善
  • 5-10 独立モデルと飽和モデル
  • 5-11 交差妥当化
  • 5-12 適合度と説明力の関係
  • 5-13 推定する母数の数と適合度の関係
  • 5-14 同値モデル
  • 5-15 予測変数の数が異なるモデルの比較
• 6 解釈上の技術
  • 6-1 標準解と非標準解
  • 6-2 1を超える標準解
  • 6-3 間接効果の解釈
  • 6-4 非逐次モデルの総合効果と間接効果の求め方
  • 6-5 母数の有意性検定と信頼区間
  • 6-6 有意でないパス係数の考え方
  • 6-7 ボンフェローニの調整
  • 6-8 パス係数の比較
  • 6-9 母数の和や差の標準誤差の求め方
  • 6-10 間接効果の標準誤差の求め方
  • 6-11 総合効果の標準誤差の求め方
  • 6-12 内生的因子の切片と分散の標準誤差の求め方
  • 6-13 各予測変数の決定係数
  • 6-14 SEMの決定係数の考え方
  • 6-15 方程式全体の決定係数の考え方
  • 6-16 因子の歪度の利用
  • 6-17 残差行列の解釈
  • 6-18 推定値の共分散行列
• 7 モデル紹介
  • 7-1 2次因子分析と階層因子分析
  • 7-2 2次因子分析の適用場面
  • 7-3 2母集団解析の手順について
  • 7-4 ダミー変数を用いた因子平均の比較
  • 7-5 順序データの多母集団解析
  • 7-6 多母集団解析による欠損値への対処
  • 7-7 2時点での因子の違い
  • 7-8 経時データの分析
  • 7-9 潜在曲線モデルのモデル改善
  • 7-10 潜在曲線モデルの切片と傾きの利用
  • 7-11 潜在構造分析とは
  • 7-12 双方向のパス
  • 7-13 2段データの解析
  • 7-14 多相データの解析
  • 7-15 非線形の項を含むモデル
• 8 文献案内
  • 8-1 うーんと簡単な入門書
  • 8-2 本格的に入門したい
  • 8-3 特定領域での詳しい解説書には
  • 8-4 マーケテイング・ビジネスリサーチの教科書
  • 8-5 発遠心理学では
  • 8-6 もっと理論的な専門書を読みたい
  • 8-7 雑誌の特集にはどんなものがありますか
  • 8-8 展望論文を読みたいのですが
• A 謝辞
• B その他のQ&A
• C SEMのソフトウェア
• D 応用文献集
• E 日本語の応用研究文献
• F 引用文献
• 索引
• 欄外コラム
  • 1 実質科学的知見とは
  • 2 構成概念関の関係を調べるための項目作成のコツ
  • 3 適合度と項目数
  • 4 因子が内生変数である場合の因子パタンの検定
  • 5 因果の順序関係の検討
  • 6 標準化解の定義
  • 7 誤差間相闘が高い=観測変数聞の相間が高い？
  • 8 標準誤差ってなんですか？
  • 9 因子の平均構造を考える利点
  • 10 自由度とは
  • 11 多母集団解析における母集団比率の扱い