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最終更新日 ： 2007.7.1
第3章 様々なモデル
Contents
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図の下に
Chi-Square = 0.00, df = 0, P-value = 1.00000, RMSEA = 0.000
とあるのは「構成されたパス図は正しい」という帰無仮説を検定した結果です。通常の帰無仮説の立て方とは逆になるので、この場合はp値が大きいほど良いモデルだと判断されます。
最後に記述されているRMSEAというのはカイ自乗検定とは別の指標で、これはRoot Mean Square Error of Approximationの頭文字をとっています。この値は0.05以下であると「当てはまりが良い」という判断を下します。もし0.1以上である場合は「当てはまりが良くない」と判断します。
コード中に記述されている"!"はコメントを表すマークで、"!"以降の命令は無視されます（ただし、改行するまで）。
! プログラムはここから
Observed Variables
quality price motivate
Correlation Matrix from File 'D:\jyukaiki.dat'
Sample Size = 250
Relationships
motivate = price
motivate = quality
price = quality
Path Diagram
End of Problem
! ここまでです
+-----+-----+ 以下は出力結果の一部 +-----+-----+
Sample Size = 250 サンプルサイズ
Correlation Matrix 使用した相関行列
price motivate quality
-------- -------- --------
price 1.00
motivate -0.64 1.00
quality 0.31 0.40 1.00
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カイ自乗値とRMSEAの値を適合度指標として用いることはすでに述べましたが、これ以外にも代表的なものとしてGFI, AGFI, CFIという適合度指標があります。いずれの指標も値が1に近いほど「説明力のあるパス図である」と判断されます。
詳しい話は参考文献を読んでください。ここではLISRELの結果を示すだけです。
+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+
Observed Variables
education earn occupation marriage
Covariance Matrix from File 'D:\chikuji.dat'
Sample Size = 210
Relationships
earn = education
earn = occupation
marriage = earn
marriage = occupation
Path Diagram
End of Problem
+-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+
Sample Size = 210
Covariance Matrix
earn marriage educatio occupati
-------- -------- -------- --------
earn 268.63
marriage 8.05 0.49
educatio 15.88 0.55 1.63
occupati 104.11 4.11 8.15 83.34
+-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+
Goodness of Fit Index (GFI) = 1.00
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.97
Comparative Fit Index (CFI) = 1.00
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+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+
Observed Variables
tsuma.chichi tsuma ot.chichi ot
Covariance Matrix from File 'D:\hi_chikuji.dat'
Sample Size = 300
Relationships
ot = ot.chichi
ot = tsuma
tsuma = tsuma.chichi
tsuma = ot
Path Diagram
End of Problem
+-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+
Sample Size = 300
Covariance Matrix
tsuma ot tsuma.ch ot.chich
-------- -------- -------- --------
tsuma 1.63
ot 0.46 0.42
tsuma.ch 0.52 0.13 1.49
ot.chich 0.23 0.16 0.25 0.54
+-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+
Goodness of Fit Index (GFI) = 1.00
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.98
Comparative Fit Index (CFI) = 1.00
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+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+
Observed Variables
V1 - V7
Latent Variables
F1
Covariance Matrix from File 'D:\mimic_model.dat'
Sample Size = 118
Relationships
F1 = V3 V6 V4 V7
V5 V2 V1 = F1
Path Diagram
End of Problem
+-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+
Sample Size = 118
Covariance Matrix
V1 V2 V5 V3 V4 V6
-------- -------- -------- -------- -------- --------
V1 0.85
V2 0.16 1.76
V5 0.37 0.47 2.01
V3 -0.07 0.03 0.20 1.06
V4 0.10 0.31 0.17 0.32 1.43
V6 0.12 0.24 0.30 0.21 0.38 0.82
V7 -0.05 0.24 0.23 0.26 0.21 0.46
Covariance Matrix
V7
--------
V7 1.28
+-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+
Goodness of Fit Index (GFI) = 0.98
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.92
Comparative Fit Index (CFI) = 0.98
参考文献p63の図3.20にあるPLSモデルはLISRELでは扱うことができません（あくまで私が調べた範囲内での話ですが）。前回やったときも色々試行錯誤したのですがダメだったのですよねぇ。
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+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+
Observed Variables
kokugo chiri eigo sugaku kagaku butsuri
Latent Variables
bunkei rikei
Covariance Matrix from File 'D:\kakunin_inshi.dat'
Sample Size = 100
Relationships
kokugo chiri eigo = bunkei
sugaku kagaku butsuri = rikei
Path Diagram
End of Problem
+-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+
Sample Size = 100
Covariance Matrix
kokugo chiri eigo sugaku kagaku butsuri
-------- -------- -------- -------- -------- --------
kokugo 123.99
chiri 29.09 117.02
eigo 39.26 38.61 122.97
sugaku 10.78 30.78 26.48 221.56
kagaku 8.52 -15.88 11.61 73.39 244.37
butsuri 40.72 15.06 20.44 70.49 61.67 182.25
+-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+
Goodness of Fit Index (GFI) = 0.97
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.91
Comparative Fit Index (CFI) = 0.95
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+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+
Observed Variables
V1 - V11
Latent Variables
F1 - F4
Covariance Matrix from File 'D:\c03company.dat'
Sample Size = 100
Relationships
V1 - V4 = F1
V5 - V8 = F2
V9 - V11 = F3
F1 - F3 = F4
Path Diagram
End of Problem
+-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+
Sample Size = 100
Covariance Matrix
V1 V2 V3 V4 V5 V6
-------- -------- -------- -------- -------- --------
V1 1.00
V2 0.46 1.00
V3 0.42 0.64 1.00
V4 0.61 0.67 0.58 1.00
V5 0.36 0.21 0.16 0.21 1.00
V6 0.12 0.13 0.13 0.01 0.65 1.00
V7 0.37 0.46 0.50 0.43 0.50 0.35
V8 0.30 0.33 0.42 0.32 0.65 0.51
V9 0.25 0.16 0.21 0.29 0.38 0.30
V10 0.28 0.33 0.35 0.42 0.49 0.41
V11 0.29 0.42 0.50 0.35 0.37 0.22
Covariance Matrix
V7 V8 V9 V10 V11
-------- -------- -------- -------- --------
V7 1.00
V8 0.70 1.00
V9 0.39 0.47 1.00
V10 0.47 0.55 0.56 1.00
V11 0.56 0.63 0.46 0.64 1.00
+-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+
Goodness of Fit Index (GFI) = 0.83
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.73
Comparative Fit Index (CFI) = 0.94
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+-----+-----+ プログラムコード +-----+------+ Observed Variables V1 - V11 Latent Variables F1 - F4 Covariance Matrix from File 'D:\c03company.dat' Sample Size = 100 Relationships V1 - V4 = F1 V5 - V8 = F2 V9 - V11 = F3 V1 - V11 = F4 Path Diagram Let the covariance between F1 and F4 be equal to 0 Let the covariance between F2 and F4 be equal to 0 Let the covariance between F3 and F4 be equal to 0 End of Problem +-----+-----+ サンプルサイズと分散共分散行列 +-----+-----+ (2次因子分析と同じなので省略) +-----+-----+ 適合度指標 +-----+------+ Goodness of Fit Index (GFI) = 0.93 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.84 Comparative Fit Index (CFI) = 0.98
LISRELでやってみましたがうまくいきませんでした。一応、実行させたプログラムとパス図だけ載せておきます。
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! 構成概念間の因果モデル プログラムコード
Observed Variables
V1 - V9
Latent Variables
tousei douitsu zetai
Covariance Matrix from File 'D:\c03mother.dat'
Sample Size = 250
Relationships
V1 - V3 = tousei
V4 - V6 = douitsu
V7 - V9 = zetai
zetai = tousei douitsu
Path Diagram
End of Problem
