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の基礎を理解する
- 確認的因子分析 (CFA) – 測定された変数が構成要素の数をどの程度よく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 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です。
- 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、測定変数と潜在構成要素間の構造的関係を分析し、単一の分析で複数の相互関係のある依存関係を推定する多変量統計分析手法
- モデルの選択と産業ケーススタディを使用した測定領域の処理
- 3 パネルの SEM ウィンドウをナビゲートします (リストから、リストへ、ダイアグラム)
- SEM を使用して、測定値に内蔵誤差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ルールの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する
- 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検証する
注: Q&A は時間 36:43 に含まれています。
リソース
高度な統計モデリング
