構造方程式モデリングは、構造的関係を分析し、観測された（マニフェスト）変数または観測されていない（潜在）変数間の関係の理論をテストするための多変量手法です。SEMは、因子分析と重回帰分析を組み合わせたものです。
新着JMPSEM機能JMP Pro16には次のものが含まれます。
- 右クリックメニューを使用してパス図をカスタマイズする機能
- モデルと対話するために利用可能な予測プロファイラー
- SEMプラットフォームは、相関行列などの要約データを受け入れるようになりました
- さまざまなモデルを作成し、モデル比較テーブルを使用してそれらを比較する機能
- 一般的に使用されるモデルを構築するためのショートカット
添付のビデオとジャーナルをファイルとJMPスクリプトとともに使用して、パス分析、確認的因子分析、潜在変数による回帰を調べます。
Jian CaoのライブウェビナーからのQ＆A 2021年4月22日
Q ：特定のモデルのすべての推定値を含む予測式が含まれていますか？
A：はい、予測式を作成するためのすべての情報は出力で利用できますが、予測式の形式ではなく表で表示されます。
Q： JMPは変更インデックスも提供しますか
A：はい、赤い三角形のメニューオプションの下に変更インデックスがあります。
Q：モデルの構築と評価にトレーニング、検証、テストセットが使用されていますか？
A：いいえ、これは確認分析であり、予測ではありません。
Q：残差を分析できますか？
A：はい、残差は明示的にモデル化できます。
Q：重要度が変動する順位を取得する方法はありますか？
A：がある標準化されたパラメーター推定効果量として使用できます。 それらは出力でランク付けできます。
Q： JMP Pro SEMプラットフォームは、SAS Proc Causalgraph（特に、BackDoor Criterionの概念）と同様に、Causal Analysisを支援できますか？
A：プラットフォームは、PROCCAUSALGRAPHではなくPROCCALISに相当します。
Q： Webの例の図で、プライバシー潜在（円の形）とプライバシー応答変数（長方形の形）の違いは何ですか？
A：正方形は、データテーブルにある変数です。これらは、Webサイトのプライバシーの認識について尋ねられるいくつかの質問に対する回答です。 円は、観測された変数（それが指す正方形）からの情報を利用してモデル化する、観測されていない潜在変数です。
Q：間接効果はありますか？
A： 3Qがリリースされたため、有意値を伴う合計および間接効果は16.1で利用可能になります。
リソース
- SEMのABC JMPのLauraCastro-SchiloとJMPのJamesR.KoepflerによるDiscoveryEurope2021のプレゼンテーションとビデオ
- 結合したツイン蒸留塔の構造方程式モデリングコンサルタントのMarkusSchafheutleによるヨーロッパ2021のプレゼンテーションとビデオをご覧ください。ローラカストロシロ、JMP;とクリストファー・ゴトワルト、JMP
