共分散構造分析と呼ばれる理由は、「観測変数間の共分散の構造」を分析することで、直接観測できない潜在変数を導入し、因果関係の構造を分析する方法であるため。 2. 共分散構造分析(SEM)・多重指標モデル実例 2-1. 仮説のモデル化 下記のような課題の解決を例に、共分散構造分析の多重指標モデルによって実際に分析を進めながら、共分散構造分析・多重指標モデルとはどのようなものかについて解説します。 課題:下記の仮説を順次検証していくこと 仮説1. ダイエット飲料の魅力は、味の好ましさとダイエット効果と関係性がある 仮説2. 1の仮説に加え、CMをよく見て、良いイメージを持っている人ほど味の好ましさやダイエット効果が高いと答える 仮説3. セミナー等｜ 日本行動計量学会. CM効果とダイエット効果や味の良さとの関係性はブランドごとに異なる 共分散構造分析の多重指標モデルを用いてモデルの吟味やロジックの検証を行う場合には、まずそのモデルやロジックをパス図にする必要があります。今回の課題の仮説1、2をパス図にすると図1のようになります。 矢印は、原因の変数から結果の変数に向かって引きます。この矢印をパスと呼びます。また、赤い円は誤差を表しています。(その他記号の説明は図2) このパス図に示したような仮説モデルを共分散構造分析にかけると、次のようなアウトプットが得られます。 それぞれのパスの値を表すパス係数 モデルがどれほどデータと矛盾していないかを示すモデル適合度 これらのアウトプットからモデルのあてはまりや、それぞれの変数間の関係の強弱をみることができるのです。 図1 仮説1、2をまとめたパス図 図2 パス図の読み方 このパス図を部分的に分解して図の読み方を解説していきましょう。 2-2.
エクセルで高度な共分散構造分析がおこなえるソフトウエアです。 構造分析共分散構造分析とは、パス図(分析者の立てた仮説のモデルを図で表したもの)を作成し、そのパス図が正しいかどうかを確かめるための分析手法です。 共分散構造分析の世界的権威であるピーター M. ベントラー氏が開発した、アメリカのMultivariate Software社の「EQS」をベースにした、Microsoft Office Excel上で動作するソフトです。 ●解説書を同梱 統計解説書として『AMOS, EQS, CALIS によるグラフィカル多変量解析(増補版)』(狩野裕・三浦麻子、現代数学社、2900円+税)を同梱しています。 ●「統計解析シリーズ」総合カタログ 「詳細情報はこの総合カタログ」 をご参照ください。クリックするとPDFファイルが表示されます。 ●製品に関するご質問 「お問い合わせ」 よりお気軽にご質問ください。クリックすると問い合わせフォームが表示されます。
ホーム > 統計解析・品質管理 > イベント・セミナー 参加のおすすめ SEM(構造方程式モデリング,共分散構造分析)は,因子や変数情報間の関係をわかりやすく探索でき,その関連性を表すことができます. 現象を十分に再現し,そしてより少ないパラメータをもっているので得られたモデルから変数間の関連や条件付の独立の成立条件などを見つけることができます. また,得られた因果モデルの検証やモデルに含まれる因果的効果の大きさの確認も行なうことができます. 本コースでは,SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に 短時間で「理論」を習得することができることを目的としています. ぜひ,この機会にご参加ください. 本コースに参加の方には,会社や自宅に帰ってすぐに活用できる 「JUSE-StatWorks/V5 期間限定版(30日間)&演習のデータ」のCDまたはDVD をお渡しいたします. ※ パソコンを1人1台用意いたします.講義と演習を織り交ぜて進めていきます. 受講対象 (レベル:初級~中級) 変数間の因果関係を調べたい方,また,その考え方を習得されたい方 企画部門,調査部門,設計開発部門,製造部門,食品部門に携わる方 など 適用場面も広い手法であるSEMは,特に変数間の因果関係を調べたい方に最適なツールです. EXCEL共分散構造分析Ver.2.0 | 製品情報（Windows版） | 統計ソフトウエア | 株式会社エスミ. 参加された方の声 SEMの手法の背景がよく分かった 実際に操作しながらの講義だったのでとても理解しやすかった 理論だけでなく実務に使える形で説明だったので,現在考えているモデルを想定しながら受講することができた. カリキュラム テキスト 実務に役立つシリーズ『第6巻 SEM因果分析入門』 演習ソフト JUSE-StatWorks/V5 SEMの歴史 SEMの目的 多変量解析(回帰分析,主成分分析等) 事例 ・ホテルの価格 ・テストのスコア ・測定モデル+回帰モデルの例 ・検証的因子分析1・検証的因子分析2 他 ※ カリキュラムは変更になる場合があります.あらかじめご了承下さい 講師 山口 和範 氏(立教大学 教授) 専門 多変量解析,ロバスト統計,統計ソフトウェア等 論文・著書 よくわかる統計解析の基本と仕組み 2003 秀和システム データ分析のための統計入門 (共著) 1995 共立出版 他多数 開催日程とお申し込み 地図 割引価格については「 セミナー割引特典 」をご覧ください.
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