構造方程式モデリングは、構造関係を分析し、観測された (顕在的な) 変数または観測されていない (潜在的な) 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。
新しいJMP SEM の機能JMP Pro 16 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構築し、モデル比較表を使用して比較する機能
- よく使用されるモデルを構築するためのショートカット
ファイルと JMP スクリプトを含む添付のビデオとジャーナルを使用して、パス分析、確認因子分析、潜在変数を使用した回帰を検討します。
2021 年 4 月 22 日の Jian Cao のライブ ウェビナーからの Q&A
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?
答え: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、それらは予測式形式ではなくテーブルで表示されます。
質問: JMP は変更インデックスも提供しますか
答え:はい、赤い三角ボタンのメニュー オプションの下に変更インデックスがあります。
質問:モデルの構築と評価にはトレーニング、検証、テストのセットが使用されていますか?
答え:いいえ、これは確認分析であり、予測ではありません。
質問:残差を分析してもらえますか?
答え:はい、残差は明示的にモデル化できます。
質問:可変重要度の順位を取得する方法はありますか?
答え:がある標準化されたパラメータ推定値エフェクトサイズとして使用できます。 これらは出力内でランク付けできます。
質問: 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、因果分析を支援できますか?
答え:このプラットフォームは、PROC CAUSALGRAPH ではなく PROC CALIS に相当します。
質問: Web の例の図では、プライバシー潜在変数 (円形) とプライバシー応答変数 (長方形) の違いは何ですか?
答え:四角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に関するいくつかの質問に対する回答です。 円は観測されていない潜在変数であり、観測変数 (円が指す四角形) からの情報を活用してモデル化します。
質問:間接的な影響はありますか?
答え:有意値を含む合計効果と間接効果は、第 3 四半期がリリースされるため、16.1 で利用可能になります。
リソース
- SEMのいろはDiscovery Europe 2021 のプレゼンテーションとビデオ (JMP の Laura Castro-Schilo および JMP の James R. Koepfler による)
- 連結二元蒸留塔の構造方程式モデリングDiscover Europe 2021 のプレゼンテーションとコンサルタント、Markus Schafheutle によるビデオ。ラウラ・カストロ＝シーロ、JMP。とクリストファー・ゴットワルト、JMP
