573,AGFI=. 402,RMSEA=. 297,AIC=52. 139 [7]探索的因子分析(直交回転) 第8回(2) ,分析例1で行った, 因子分析 (バリマックス回転)のデータを用いて,Amosで分析した結果をパス図として表すと次のようになる。 因子分析では共通因子が測定された変数に影響を及ぼすことを仮定するので,上記の主成分分析のパス図とは矢印の向きが逆(因子から観測された変数に向かう)になる。 第1因子は知性,信頼性,素直さに大きな正の影響を与えており,第2因子は外向性,社交性,積極性に大きな正の影響を及ぼしている。従って第1因子を「知的能力」,第2因子を「対人関係能力」と解釈することができる。 なおAmosで因子分析を行う場合,潜在変数の分散を「1」に固定し,潜在変数から観測変数へのパスのうち1つの係数を「1」に固定して実行する。 適合度は…GFI=. 842,AGFI=. 335,RMSEA=. 206,AIC=41. 024 [8]探索的因子分析(斜交回転) 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで因子分析(斜交回転)を行った結果をパス図として表すと以下のようになる。 斜交回転 の場合,「 因子間に相関を仮定する 」ので,第1因子と第2因子の間に相互の矢印(<->)を入れる。 直交回転 の場合は「 因子間に相関を仮定しない 」ので,相互の矢印はない。 適合度は…GFI=. 重回帰分析 パス図 spss. 936,AGFI=. 666,RMSEA=. 041,AIC=38. 127 [9]確認的因子分析(斜交回転) 第8回で学んだ因子分析の手法は,特別の仮説を設定して分析を行うわけではないので, 探索的因子分析 とよばれる。 その一方で,研究者が立てた因子の仮説を設定し,その仮説に基づくモデルにデータが合致するか否かを検討する手法を 確認的因子分析 (あるいは検証的因子分析)とよぶ。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,Amosで確認的因子分析を行った結果をパス図に示すと以下のようになる。 先に示した探索的因子分析とは異なり,研究者が設定した仮説の部分のみにパスが引かれている点に注目してほしい。 なお確認的因子分析は,AmosやSASのCALISプロシジャによる共分散構造分析の他に,事前に仮説的因子パターンを設定し,SASのfactorプロシジャで斜交(直交)procrustes回転を用いることでも分析が可能である。 適合度は…GFI=.
919,標準誤差=. 655,p<. 001 SLOPE(傾き):推定値=5. 941,標準誤差=. 503,p<. 001 従って,ある個人の得点を推定する時には… 1年=9. 919+ 0×5. 941 +誤差1 2年=9. 919+ 1×5. 941 +誤差2 3年=9. 重 回帰 分析 パス解析. 919+ 2×5. 941 +誤差3 となる。 また,有意な値ではないので明確に述べることはできないが,切片と傾きの相互相関が r =-. 26と負の値になることから,1年生の時に低い値の人ほど2年以降の傾き(得点の伸び)が大きく,1年生の時に高い値の人ほど2年以降の傾きが小さくなると推測される。 被験者 1年 2年 3年 1 8 14 16 2 11 17 20 3 9 4 7 10 19 5 22 28 6 15 30 25 12 24 21 13 18 23 適合度は…カイ2乗値=1. 13,自由度=1,有意確率=. 288;RMSEA=. 083 心理データ解析トップ 小塩研究室
9以上なら矢印の引き方が妥当、良いモデル(理論的相関係数と実際の相関係数が近いモデル)といえます。 GFI≧AGFIという関係があります。GFIに比べてAGFIが著しく低下する場合は、あまり好ましいモデルといえません。 RMSEAはGFIの逆で0. 1未満なら良いモデルといえます。 これらの基準は絶対的なものでなく、GFIが0. 9を下回ってもモデルを採択する場合があります。GFIは、色々な矢印でパス図を描き、この中でGFIが最大となるモデルを採択するときに有効です。 カイ2乗値は0以上の値です。値が小さいほど良いモデルです。カイ2乗値を用いて、母集団においてパス図が適用できるかを検定することができます。p値が0. 05以上は母集団においてパス図は適用できると判断します。 例題1のパス図の適合度指標を示します。 GFI>0. 9、RMSEA<0. 1より、矢印の引き方は妥当で因果関係を的確に表している良いモデルといえます。カイ2乗値は0. 83でカイ2乗検定を行うとp値>0. 05となり、このモデルは母集団において適用できるといえます。 ※留意点 カイ2乗検定の帰無仮説と対立仮説は次となります。 ・帰無仮説 項目間の相関係数とパス係数を掛け合わせて求められる理論的相関係数は同じ ・対立仮説 項目間の相関係数とパス係数を掛け合わせて求められる理論的相関係数は異なる p 値≧0. 共分散構造分析（２/７） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 05だと、帰無仮説は棄却できず、対立仮説を採択できません。したがって p 値が0. 5以上だと実際の相関係数と理論的な相関係数は異なるといえない、すなわち同じと判断します。
」は「 누구니? (ヌグニ)」 ・「 誰だろう? 」は「 누구지? (ヌグジ)」 今回説明したフレーズはよく使う言葉だけにしっかりと覚えて、ぜひ日常会話でも使ってみてくださいね。 それでは~ 💡 戻る 💡
質問日時: 2006/05/11 19:59 回答数: 4 件 最近、韓国語を少し勉強中の者です。 知人から、値段を聞くときには オルマエヨと習ったのですが、参考書に オルマイムニカと載っていました。 この二つの使い分けはどのようにすればよろしいのでしょうか? オルマエヨが、『いくら?』で、 オルマイムニカが、『おいくらですか?』と丁寧な言い方なのでしょうか? あと、はい・いいえの、はい はネーですが、 え?何ですか?の え? もネーですよね? え?の場合のネーは、語尾を上げればいいだけなんでしょうか? あと、日本語→韓国語 韓国語→日本語 に翻訳してくれるサイトは見つけたのですが、日本語→韓国語+読み方まで、表示してくれるサイトがあれば、教えて下さい。 よろしくお願い致します。 No. 3 ベストアンサー 回答者: cancan24 回答日時: 2006/05/12 09:26 こんにちは。 オルマ=いくら イダ=だ で、「~ムニカ」「~ヨ」はそれを丁寧に言うための語尾です。 ですので、オルマイムニカ?もオルマエヨ(イエヨ)も丁寧な言い方ですが、♯2さんが仰るように、~ムニカ?を使うと少し固い感じです。 特に、女性であれば、オルマエヨ?で「ヨ」の語尾をお使いになったほうが自然だと思いますー。 同様に、よく使う言葉としては、 ありがとうございます。の「コマpスミダ」や「コマウォヨ」も丁寧な言葉ですし、 ごめんなさい。の「ミアナムニダ」も「ミアネヨ(ミアンヘヨ)」も丁寧です。 韓国語の読み方が出てくるサイトはわからなかったです 0 件 この回答へのお礼 女性であれば『ヨ』の語尾を使った方が自然なんですね~。少しずつですが、解るたびに楽しくなって来ました!ありがとうございます! お礼日時:2006/05/12 21:15 余計なことかと思いましたが、"何?、何ですか? "の表現は、韓国では日本とちょっと違うので回答させていただきました。 例えば相手が自分の顔をじーと見てるときなどでは、日本では、"何?、何ですか?"と言いますが、韓国ではこういうときは、"何故?何故ですか?"(ウェ?、ウェヨ? 何～？（数）韓国語の文法 ｜ みんなが知りたい韓国文化. )と言います。 家族や友達に、何か用事で名前を呼ばれた時なども、"何?"ではなく、"何故?"(ウェ? )と言います。 こういう場合、もしも日本の感覚で"何? "(ムォ)と言えば、「なんだと!」と言うような怒ったニュアンスになります。 どうも失礼しました。 この回答へのお礼 ほぉ~日本では『何?』だけど、韓国では『何故?』になるんですね~。勉強になりました!