構造方程式モデリングとそれに対応するプラットフォームについての私の最初の投稿へようこそJMPプロ。 これは、構造方程式モデリングの原則と、JMPPro内でこれらの原則を実装する方法を説明する投稿を含む月刊シリーズにする予定です。 この最初の投稿では、構造方程式モデリングを紹介し、次にそれが過去に使用された場所と将来使用される可能性がある場所について簡単に説明します。
SEMとは何ですか？
構造方程式モデリング（SEM）は、多変量システムモデリングのための長年確立された方法であり、行動科学および社会科学で大きな採用が見られています。 これらの分野で人気がある理由は、主に複雑な多変量システムの単純な視覚的表現によるものです。 SEMは、変数間の複雑な関係を理解するのに理想的であり、モデリングの分野や連立方程式の経験がほとんどない人にこれらの複雑な関係を説明することができます。 これだけでなく、SEMを使用すると、変数の間接的な影響を定量的に決定できるだけでなく、任意の変数を入力と出力の両方としてモデル化できます。 その結果、SEMは、従来のモデリング手法を使用した場合に見落とされたり混乱したりする可能性のある関係を検出できます。
動機
最近の化学工学の卒業生として、私はSEMのこれらのユニークな特性に注目し、まだ検討されていない前提である科学と工学の分野でのその応用を探求することに興味があります。 その結果、私はSEMと、最近追加されたJMP SEMプラットフォーム内でこれらのモデルを構築、評価、および変更する方法について学び始めました。 このプラットフォームはJMPPro 15で追加され、多くのブログ投稿の対象となりました。 JMP Pro 16の登場により、SEMモジュール内に多くの新機能が追加されたため、SEMについて学び、JMP Pro16を使用してSEMを適用するための私の旅をカバーするチュートリアルシリーズをコンパイルする良い機会のように思えました。
この実行中のJMPerケーブルシリーズは、開発中の主題とモジュールについて詳しく学びながら更新する予定です。このシリーズは、JMP Pro 16SEMモジュールの「はじめに」チュートリアルシリーズとしても機能します。 このシリーズでは、よくある障害を指摘し、最近取り組んだ難しいトピックに取り組みたいと思います。 このシリーズ全体を通して、わかりやすいデータセットを適用することにより、短いビデオデモンストレーションを使用してさまざまなSEMの概念を示します。
SEMはいつ使用できますか？
SEMが行動科学や社会科学で多用されているのに、なぜ工学でほとんど採用されていないのか不思議に思うかもしれません。 主な理由は2つあります。 第一に、さまざまな統計的指標と方法を十分に理解する必要があるため、どのような状況でもSEMを採用することには大きな障壁があります。 以前のSEMソフトウェアは、通常、理解するのがかなり難しく、それらに関連付けられた多くの包括的なチュートリアルがありませんでした。 JMP SEMプラットフォームは、統計出力と一緒に統合された視覚分析プラットフォームを備え、モデル間の比較を容易にすることで、他のSEMソフトウェアパッケージに関連する欠点を克服します。
さらに、SEMのユーザーは、モデルを正しく識別し、ソリューションを決定する際のエラーを防ぐために、さまざまなルールについての深い知識を持っている必要があります。 JMPには、モデルの識別を妨げる可能性のあるエラーまたはルール違反に自動的にフラグを立てるステータスウィンドウと、エラーが発生した理由およびエラーを修正する可能性のある方法の便利な説明が付属しています。 このエラータブについては後の投稿で説明しますが、この段階で、デバッグにかかる時間を数え切れないほど節約し、収束しないモデルに対するフラストレーションを軽減したことを知っておいてください。
第2に、SEMは通常、基礎となるモデルに仮定された構造があり、システムと変数間の関係に関するユーザーの知識に基づいて作成されたモデルが作成される状況で使用されます。 次に、収集されたデータは、モデルによって記述された仮説を支持または反証するために導入されます。 ただし、エンジニアリングでは、モデルの構築は通常、実験またはシステムから収集されたデータを調査して仮説と結論を引き出すデータ駆動型のアプローチに従います。 これが、機械学習などの他のデータ駆動型の方法がエンジニアリングでより一般的に採用されている理由であり、この分野でSEMを適用する際の明らかな問題を浮き彫りにします。 SEMを適用できる方法はいくつかあると思いますが、詳細については、このシリーズの後半の投稿を待つ必要があります。
SEMの典型的な問題
SEMを使用することの1つの欠点は、合理的で正確な推論を行うために大きなサンプルサイズが必要になることです。 工学の文脈における典型的な観測単位は、研究されている特異なシステムです。 SEMをエンジニアリングの状況に適用する場合、多くの企業は、SEMモデルを検証するために、同様のシステムでデータを共有する必要がありますが、これは頻繁には発生しません。 ただし、時間依存のプロセスデータを使用してこの問題を回避するために使用できる高度なSEMアプリケーションがいくつかあります。
SEM方法論
SEMをフィッティングする一般的なプロセスは、4段階の方法と考えることができるため、このJMPerケーブルシリーズ全体でこの方法を大まかに実行して、各概念がこの一般的な方法にどのように関連するかを説明します。 4つの段階は次のとおりです。
読んでいただきありがとうございます。これにより、エンジニアリングにおけるSEMのアプリケーション、およびJMPProのSEMとSEMプラットフォームの強力な機能への関心が高まったことを願っています。 コメントでお返事をお待ちしております。
素晴らしい最初の投稿、 @jordanwalters ！ すでに次のものを楽しみにしています。
SEMについてもっと読みたいと思っています！ よくできました@jordanwalters
ありがとう@jordanwalters 。モデルの変更についてのご意見をお待ちしております。 私の興味は、検証済みのSEMを持つプロセスを前提とした実験の効率的な設計です。 今後のプレゼンテーションでそれが取り上げられるかどうかはわかりませんが、その議論を楽しみにしています。
ご関心をお寄せいただきありがとうございます@ gzmorgan0 、それは興味深いテーマであり、今後の私の投稿の1つがこのアイデアを掘り下げると確信しています。
素晴らしいポストジョーダン、次を読むのを楽しみにしています:)
素晴らしい最初のポストヨルダン。 私はビジネスと金融の問題にSEMを適用することに興味があります。 今後の投稿を読み続けます。
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