構造方程式モデリング（SEM）を用いて、因果理論を検証し、観測変数と潜在的構成概念の関係を分析します。SEMは、観測変数から因子を特定する因子分析と、変数間の関係性を評価する重回帰分析の原理を組み合わせたものです。
構造方程式モデリング
注：SEMは、媒介分析、パス分析、確証的因子分析、潜在成長曲線分析など、幅広い多変量解析を実行するためのフレームワークを提供します。このガイドでは、媒介分析についてのみ説明します。この手法は、予測変数が媒介変数への影響を通じて結果を引き起こすという因果理論を検証するために使用されます。媒介分析では、統計的検定と間接効果の推定を通じて、変数が結果に影響を与えるメカニズムを調査できます。
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [多変量分析] > [構造方程式モデル]を選択します。
- モデルの数値変数を選択します。 「OK」をクリックします。SEMインタラクティブレポートが開きます。
- 下部にあるモデル ショートカットの赤い三角形から、 [クロスセクション (クラシック)] > [メディエーション分析]を選択します。
- 因果変数として変数を1つ（ここでは「Leadership_Avg」を選択）、媒介変数として変数を1つ（「Conflict_Avg」）、そして結果変数として変数を1つ（「Satisfaction_Avg」）選択します。これらの役割は、「リーダーシップ」が「Conflict」への影響を通じて「職務満足度」に与える影響を記述するモデルを定義します。「了解」をクリックします。パス図が追加されます。
- 「実行」をクリックしてモデルを適合します。モデル係数がパス図に追加され、パラメータ推定値と統計検定の表が生成されます。
Job Satisfaction.jmp (Help > Sample Data Folder)Job Satisfaction.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
解釈：
• リーダーシップが 1 単位増加すると、対立は 0.59 単位減少しますが、満足度は 0.47 単位増加します。
• 対立は満足度にマイナスの影響を与え、前者が 1 単位増加すると後者は 0.35 減少します。
• リーダーシップが葛藤を通じた満足度に及ぼす間接的な影響は正であり、統計的に有意である（b = 0.21、SE = 0.04）。したがって、リーダーシップは葛藤への影響を通じて満足度に正の影響を与える。
- モデル比較表を使用すると、同じレポート内で他のモデルを適合させて比較することができます (例: リーダーシップから満足度への直接的な影響がないモデルで、リーダーシップから満足度への影響が対立によって完全にまたは部分的に媒介されているかどうかをテストする)。
- 適合モデルの赤い三角メニューには、全体効果と間接効果、およびそれらの標準誤差を表示するオプションがあります。標準誤差のブートストラップも、メインの赤い三角メニューから利用できます。
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