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最終更新日：　2009.9.11

不適解

　推定された標準化解が1.00以上の値をとるようなとき、それは不適解であるといえる。なぜなら、標準化解は-1から1の値に収まるはずなので、それ以上になることはありえないからである。これは非標準化解と標準化解がどういうものであるかを知らないと見逃してしまう。そこでまずは単回帰モデルの例をあげて非標準化解と標準化解について説明してみよう。

　例えば、以下のデータについてYを応答変数、Xを説明変数としてY = Xという単回帰モデルを解析してみる。

　原データのまま解析すると：

Y = 1.517 + 1.930 * X

という回帰方程式が得られる。

　一方で原データを標準化して解析してみると：

Y = 0.000 + 0.998 * X

という回帰式が求まる。

　ここで原データをそのまま解析して得られた解を非標準化解といい、原データを標準化してから解析して得られた解を標準化解という。そして、標準化されたデータを解析した場合、定数項（切片）は0になる。さらに、単回帰モデルにおいては標準化回帰係数は応答変数と説明変数の相関係数に等しい（cor(x, y) = 0.998である）。

　基本的な考え方としては共分散構造分析についても同じで、要は原データを標準化して分析された結果として標準化解が得られるということです。そして標準化解の絶対値は1を超えることがないので、1を超える値が得られたらそれは不適解であると判断できる。正確にいえば1を超えることがないのではなく、理論値として1を超えることはおかしなことである、ということを意味している。

　不適解が得られたときは(1)得られたデータ自体に問題がある、という場合と(2)解析されたモデルに問題がある、といったことがとりあえずの理由として考えられます。例えば、LISLRELでは読み込むデータファイルにおいて、数値と数値の区切りをタブ区切りにしていたり、ダブルスペースになっていたりすると正常に読み込めず、その結果として不適解が生じることがあります。このように(3)操作上のミスもありえるので、これまた識別問題のときのように、試行錯誤が必要となる問題であるといえる。