構造方程式モデリング

構造方程式モデリングは、潜在構成概念間の関係、およびそれらと観測された指標との関係を示す方程式系を、モデルが暗示する共分散構造と観測された共分散構造を一致させることによって適合させます。

Definition

構造方程式モデリングは、潜在変数と観測変数を結びつける仮説的なシステムのパラメーターを、それが暗示する共分散構造を標本共分散行列に適合させることによって推定する多変量解析手法です。

Scope

このトピックでは、確認的因子測定モデルと、潜在変数間の回帰のような関係の構造モデルの組み合わせ、パス図、モデル同定、観測された共分散行列とモデルが暗示する共分散行列との間の不一致を最小化することによる推定、および全体的および局所的指標による適合度の評価について扱います。

Core questions

• 潜在構成概念間の関係として表現された理論は、データに対してどのように検証できますか？
• モデルの測定部分と構造部分はどのように一緒に指定されますか？
• 構造方程式モデルはいつ同定されますか？
• モデルの適合度はどのように評価されますか？

Key theories

共分散構造適合

モデルは、そのパラメーターの関数として共分散行列を暗示し、推定は、この暗示された行列と観測された標本共分散行列との間の不一致を最小化するパラメーター値を選択します。

測定モデルと構造モデル

確認的因子測定モデルは潜在変数を指標に結びつけ、構造モデルは潜在変数間の方向性のある関係を指定します。これにより、測定誤差が明示的にモデル化され、構造的関係から分離されます。

Clinical relevance

構造方程式モデリングは、社会科学、行動科学、健康科学において、誤差を伴って測定される構成概念（例：潜在変数間の媒介や経路）を含む理論モデルを検証するために広く用いられています。

History

構造方程式モデリングは、ライトの遺伝学におけるパス解析と心理測定学における確認的因子分析の伝統を統合したものであり、1970年代に共分散構造モデルとソフトウェアを通じて形式化され、それ以来、社会科学全体で標準的なツールとなっています。

Debates

適合度指標とモデルの受容

モデルの妥当性について誤解を招く可能性のあるヒューリスティックであるため、モデルの受容または拒否のために全体的な適合度指標のカットオフ値に依存することは議論の的となっています。

Key figures

• Karl Joreskog
• Kenneth Bollen
• Sewall Wright

Seminal works

• bollen1989
• kline2016
• bartholomew2011

Frequently asked questions

SEMは通常の回帰とどのように異なりますか？

複数の式、明示的な測定誤差を伴う複数の指標によって測定される潜在変数、および単一の応答変数と予測変数ではなく、システム全体を同時に推定することができます。

SEMは因果関係を証明できますか？

いいえ。指定された因果構造がデータと一致するかどうかを検証しますが、因果的解釈は、観察データだけでは検証できない仮定に基づいています。