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構造方程式モデルを使用して、観測変数と潜在変数の間の関係を明らかにする

 

 

方法を参照してください：

• SEMの基本を理解する
  • 確認的因子分析（CFA）–測定された変数が構成の数をどの程度適切に表しているかをテストし、理論を確認または拒否するための多変量統計手順
  • パス分析-2つ以上のカジュアルモデルを比較し、ダイアグラムのフローチャートを使用してパスと因果関係をモデル化する相関行列から構築された回帰モデルの拡張
  • 構造方程式モデリング（SEM）–因子分析と重回帰分析を組み合わせて、測定された変数と潜在構造の間の構造的関係を分析し、単一の分析で複数の相互に関連する依存関係を推定する多変量統計分析手法
• 産業のケーススタディを使用してモデルを選択し、測定領域を処理します
  • 3パネルのSEMウィンドウに移動します（[リストから]、[リストへ]、[図]）
  • SEMを使用して、測定に組み込みのエラーがあるかどうかを確認します
  • 制限されたモデルと独立したモデルの結果を調べて比較する方法を理解する
  • 複数のモデルを繰り返し構築し、モデルを実行する前に要件のルールステータスを解釈します
  • モデル統計とレポート警告を見つけて解釈し、必要に応じてモデルを変更または再実行します
  • ローカルデータフィルターを使用して変数でフィルター処理する
  • 因子スコアを保存し、潜在変数を観測変数に適用します
• SEMを使用して、スポーツのケーススタディを使用して仮説をテストします

注：Q＆Aは36:43に含まれています。

資力

• SEMJMPディスカバリープレゼンテーションとブログ

高度な統計モデリング