JMP SEMを使用した相互作用（緩和効果）の調査私はSEMを初めて使用します。 JMPのSEMプログラムを使用して相互作用（緩和効果）を調べる方法はありますか？
Re：JMP SEMを使用した相互作用（緩和効果）の調査やあ@ strecher1 、
SEMでのモデレートは、次の2つの方法のいずれかで行われます。
- 標準回帰と同様に、2つの主な効果に加えて、予測子として交互作用項がモデルに含まれます。 これを行った場合*外側* JMPの場合、乗法/交互作用の項を手動で作成する必要があったと思われます– JMPは非常に優れているため、Fit Model（およびその他のプラットフォーム）では、[クロス]ボタンを使用してそれを行う時間を節約できます–さらに項を中央に配置します相互作用を作成します！ ただし、SEMでは、その時間節約機能を（まだ）追加していません（ただし、将来を見据えてください！）。 したがって、最も簡単な方法は、新しい数式列を作成することです（列を選択して右クリックします）。
平均中心の項を使用して交互作用を作成する場合（通常、多重共線性を回避するために必要です）、最初に[新しい数式列]>[分布]>[中心]を選択してから、中心の項を使用して積変数を作成する必要があります。
- SEMには「複数グループ分析」と呼ばれるものがあり、母集団間で効果が異なるかどうか/どのように変化するかを調べることができます。 一言で言えば、まったく同じモデルがサンプル（2つ以上）に同時に適合し、特定のパラメーター推定値をグループ間で等しくするように強制し、カイ2乗差検定を使用して制約がモデルの適合性が大幅に低下します。 JMPPro16で複数グループ分析を提供します。
これらのアプローチはどちらも優れています。 通常、各グループのサンプルサイズが大きい場合は＃2をお勧めします（「大きい」の定義はモデルの複雑さによって異なります）。それ以外の場合は、＃1が最適です。 SEMは回帰よりもはるかに柔軟性がありますが、SEMで相互作用を推定し、Fit Modelと比較して、類似点を確認できる例を示したいと思います。 添付のスクリプトを実行すると、フィットモデルとSEMの結果が表示され、中心の項を使用して交互作用項が計算されます。 以下に示すように、結果は同じです。
したがって、乗法項は、SEMでモデレーション効果をテストするための鍵です。
HTH、
〜ローラ
