構造化アンケートを使用して調査データを収集し、JMP Pro を使用して因子分析と構造方程式モデリングを適用するつもりです。潜在的構成 (因子) は、通常、いくつかの顕在変数によって検証されると理解しています。ただし、各潜在変数にいくつかのサブ潜在変数を追加したいと考えています。JMP Pro で実行できますか?
潜在変数、準潜在変数、顕在変数については以下を参照してください。
因子分析に関する上記の質問について、どなたかアドバイスをいただけませんか?
こんにちは@madhu さん
はい、これは JMP Pro の SEM プラットフォームで確実に実行できます。潜在変数 (サブ潜在変数と潜在変数、つまり 1 次潜在変数と 2 次潜在変数とも呼ばれます) をそれぞれ定義する方法はすでにわかっているので、プラットフォームを使用して、画像に描いたモデルを指定するだけです。
必要なことを実現するための簡単な手順を以下に示します (説明のために「Job Satisfaction.jmp」データ テーブルを使用しています)。
1) すべてのマニフェスト変数を使用してSEMプラットフォームを起動します
1.a) データテーブルを開き、「分析」メニューに移動して、「多変量」サブメニューの「構造方程式モデル」をクリックします。
1.b) 左端のリストにあるすべてのマニフェスト変数を選択し、「モデル変数」をクリックしてから「OK」をクリックします。
2) 一次潜在変数（サブ潜在変数）を指定する
2.a) 「リストに追加」を使用して、最初の潜在変数の指標となる顕在変数を選択し、ボックス内の「潜在変数 1」を好みのラベルに置き換えて名前をカスタマイズし、最後に右側の「+」ボタンをクリックします。
2.b) すべての一次潜在変数が指定されるまで、ステップ 2.a を繰り返します (ここでは、リーダーシップ、対立、満足度というラベルの付いた 3 つの潜在変数があります)
3) 2次潜在変数を指定する
3.a) 「To List」に1次潜在変数の名前が表示されます。「To List」を使用してこれらの潜在変数を選択し、「To List」の下のボックスを使用して2次潜在変数の名前を指定し、最後に「+」をクリックして潜在変数を追加します。
前のステップの結果は、前回の投稿で提供されたものと非常によく似た画像を示すパス図に反映されます。
追加のガイダンスを提供できる場合はお知らせください。
~ローラ
UI の左上のボックスを使用してモデルの名前をカスタマイズできることを明確にしておきます。最後に、「実行」ボタンをクリックすると、高次の確認因子分析モデルが適合されます。
マドゥ,
これらのモデルの最も便利な機能のいくつかについても強調しておきます。モデルをフィッティングした後、赤い三角形のメニューに「標準化されたパラメータ推定値」オプションがあります。これにより、レポートに新しいテーブルが表示されます。また、図の空白のキャンバスを右クリックして「表示...」>「推定値の表示」>「標準化」を選択することで、パス図にこれらの推定値を表示することもできます。
また、「測定モデルの評価」では、指標と構成の信頼性を定量化するのに役立つ統計情報や、構成妥当性の証拠を多数含むダッシュボード形式のレポートが提供されます。この機能の詳細については、オンライン ドキュメントをご覧ください: https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/example-of-the-assess-measurement-model-report.shtml
HTH、
~ローラ
これで問題は解決しましたローラCS 。ありがとうございます。
