Laura Castro-Schilo、JMP リサーチ統計開発者、SAS
抽象的な：
構造方程式モデル (SEM) は、JMP Pro 15 の新しいプラットフォームで、多数のモデリング ツールを提供します。確証的因子分析、パス分析、測定誤差モデル、潜在成長曲線モデルなど、さまざまな可能性が考えられます。このプレゼンテーションでは、SEM の概要、アナリストや研究者に提供する独自の機能、JMP Pro 15 での実装方法、市場調査や消費者調査、エンジニアリング、教育、健康など、さまざまな分野での適用方法を説明します。誰もが共感できる実証的な例を使用して、SEM プラットフォームを使用して変数間の関係を調査し、競合する理論をテストする方法を示します。
まとめ：
以下のビデオでは、プレゼンテーションの各「感情理論」と一致するモデルを適合させる方法を示しています。添付のスライドと合わせて、ユーザーは SEM プラットフォームの使用方法をガイドできます。要点は次のとおりです。
- 変数が互いにどのように関係しているかについては、3つの先験的理論がある。
- それぞれの理論にマッピングするSEMモデルを当てはめる
- 最も適切なモデルを探すには、次の方法があります。
- 個々のモデルの適合性を調べる。この例では、不適合度の尺度であるカイ二乗を使用しました。自由度（df）に対して小さく、有意ではないことが望まれますが、 CFI と RMSEA も使用でき、サンプル サイズが大きいほど効果的です。正規化された残差ヒートマップも使用しました。残差は +/- 2 単位以内に収める必要があります。
- モデル間の適合性を比較する。 AICc 重み このタスクを支援します。モデルがネストされている場合 (つまり、1 つのモデルが他のモデルに完全に含まれている場合 - この例では、理論 #1 のモデルが理論 #2 のモデルにネストされています)、カイ二乗と自由度の差をとって、カイ二乗分布で有意性をテストできるデルタカイ二乗とデルタ自由度を取得できます。
