構造方程式モデリングとJMP Proの対応するプラットフォームに関する最初の投稿へようこそ。今後、構造方程式モデリングの原理と、JMP Proでそれらの原理を実装する方法を説明する月刊シリーズとして投稿していく予定です。最初の投稿では、まず構造方程式モデリングについて紹介し、過去の活用例と将来の活用の可能性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において長年確立されてきた手法であり、行動科学や社会科学の分野で広く採用されています。これらの分野でSEMが広く普及している主な理由は、複雑な多変量システムを簡潔に視覚的に表現できることです。SEMは変数間の複雑な関係を理解するのに最適で、モデリングや方程式系の経験がほとんどない人にも、これらの複雑な関係を分かりやすく説明することができます。さらに、SEMでは変数の間接的な影響を定量的に判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することも可能です。その結果、SEMは従来のモデリング手法では見逃されたり、混同されたりする可能性のある関係性を捉えることができます。
モチベーション
最近化学工学の学位を取得した私は、SEMのこれらのユニークな特性に注目し、科学・工学分野におけるその応用を探求することに興味を持っています。これはまだ十分に検討されていない前提です。そこで、SEMについて学び始め、最近追加されたJMP SEMプラットフォームでこれらのモデルを構築、評価、修正する方法を学び始めました。このプラットフォームはJMP Pro 15で追加され、多くのブログ記事で取り上げられました。JMP Pro 16の登場により、SEMモジュールに多くの新機能が追加されたため、SEMの学習とJMP Pro 16を使用したSEMの適用までの道のりを網羅したチュートリアルシリーズを作成するのに良いタイミングだと思いました。
JMPer Cableシリーズは、このテーマとモジュールの開発状況について理解が深まるにつれて更新していく予定です。また、このシリーズはJMP Pro 16 SEMモジュールの「入門」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、よくある問題点を指摘し、私が最近取り組んだ難しいトピックについても取り上げていきたいと考えています。シリーズ全体を通して、分かりやすいデータセットを用いて、短いビデオデモで様々なSEMの概念を説明していきます。
SEM はいつ使用できますか?
SEMは行動科学や社会科学では広く活用されているにもかかわらず、工学分野ではあまり採用されていないのはなぜかと疑問に思うかもしれません。主な理由は2つあります。第一に、SEMは様々な統計指標や手法を深く理解する必要があるため、どのような状況においても導入障壁が高いことです。従来のSEMソフトウェアは一般的に理解が難しく、包括的なチュートリアルもほとんどありませんでした。JMP SEMプラットフォームは、統計出力に加えて統合された視覚的な分析プラットフォームを備えているため、他のSEMソフトウェアパッケージに伴う欠点を克服し、モデル間の比較を容易にしています。
さらに、SEMのユーザーは、モデルを正しく識別し、解の決定におけるエラーを防ぐために、様々なルールに関する深い知識が必要です。JMPには、モデルの識別を妨げる可能性のあるエラーやルール違反を自動的にフラグ付けするステータスウィンドウが付属しており、エラーが発生した理由と修正方法についての分かりやすい説明も表示されます。このエラータブについては後の記事で詳しく説明しますが、現時点では、この機能のおかげでデバッグに費やす膨大な時間を節約でき、収束しないモデルに対するフラストレーションを軽減できたことを覚えておいてください。
第二に、SEMは通常、基盤となるモデルに仮説的な構造が存在する状況で用いられます。その結果、システムに関するユーザーの知識と変数間の関係性に基づいてモデルが作成されます。そして、収集されたデータは、モデルによって記述された仮説を裏付けるか反証するために導入されます。しかし、エンジニアリングにおいては、モデル構築は通常、データ駆動型のアプローチに従い、実験やシステムから収集されたデータを分析して仮説と結論を導き出します。そのため、エンジニアリングでは機械学習などの他のデータ駆動型手法がより一般的に用いられており、この分野にSEMを適用する際の明らかな問題点が浮き彫りになっています。SEMを適用できる方法は他にもいくつかあると私は考えていますが、詳細については、このシリーズの今後の投稿をお待ちください。
SEMの典型的な問題
SEMを使用する際の欠点の一つは、合理的かつ正確な推論を行うために大規模なサンプルサイズが必要となることです。エンジニアリング分野における典型的な観測単位は、研究対象となる単一システムです。SEMをエンジニアリング分野に適用する場合、多くの企業が類似システムに関するデータを共有し、SEMモデルの検証を行う必要がありますが、これは必ずしも容易ではありません。しかし、時間依存のプロセスデータを用いることでこの問題を回避できる高度なSEMアプリケーションもいくつか存在します。
SEM手法
SEMフィッティングの典型的なプロセスは4段階の手法と考えられるため、このJMPer Cableシリーズでは、この手法を大まかに踏まえながら、各概念がこの典型的な手法とどのように関連しているかを説明します。4つの段階は以下の通りです。
読んでいただきありがとうございます。エンジニアリングにおけるSEMの応用、そしてSEMの強力な機能とJMP ProのSEMプラットフォームにご興味を持っていただけたなら幸いです。コメントをお待ちしております。
素晴らしい初投稿ジョーダン。 ビジネスや財務の問題に SEM を適用することに興味があります。 これからもあなたの投稿を読み続けます。
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:)
ご興味をお持ちいただきありがとうございます@gzmorgan0 、これは興味深いテーマであり、今後の私の投稿のいずれかでこのアイデアを掘り下げることになると思います。
ありがとう@ジョーダンウォルターズ。モデル修正に関するご相談をお待ちしております。 私の興味は、検証済みの SEM を備えたプロセスを前提とした効率的な実験設計です。 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。
SEM についてもっと知りたいと思っています。 うまくいきました@ジョーダンウォルターズ
素晴らしい初投稿、 @ジョーダンウォルターズ！ すでに次回が楽しみです。
