構造方程式モデリング：あなたが知る必要があるすべて

構造方程式モデリング（SEM）は、関連するメソッドの累積であり、単一の手法ではありません。 方法は柔軟であり、フレームワークはデータ分析用です。

研究者は、単一の分析で複数の相互に関連する依存関係を推定できるため、これらの方法を好みます。 構造方程式モデリングでは、内因性と外因性の2種類の変数を使用します。

「力には責任が伴う」ことはよく知られているため、強力な構造方程式モデリングを慎重に使用する必要があります。 構造方程式のモデリングは複雑ですが、同時に、迅速にユーザーフレンドリーなソフトウェアを使用すると、厄介な状況に遭遇するのは非常に簡単です。

構造方程式モデリングを使用する主な必要性は何ですか？

どの組織でも、マーケティングは非常に重要です。 そして、マーケティングで成功するには、消費者について知る必要があります。 彼らは彼らの態度、意見、そして性格特性を知らなければなりません。 しかし、これらの特性は潜在的であり、抽象的であることが多いため、簡単に測定することはできません。

現在、それらを測定するために、調査や観測モデルの作成などを行うことができます。 しかし、測定と観察にはエラーの欠点があるため、これらのプロセスはそれほど実り多いものではありません。 構造方程式モデリングは、両方のタスクで優れています。

構造方程式モデリングでは、因子分析と重回帰分析を使用します。 これらの両方の分析方法を個別に使用すると、柔軟性が失われます。 したがって、SEMは柔軟性を提供します。 これは、独立変数を相関させる因果分析、多重共線性に適しています。

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測定モデルは、構造方程式モデリングにおける類似の因子分析です。 構造モデルは、測定モデルのコンポーネントと要素を結び付ける結び目です。 構造モデルは、コンポーネントと要素を一緒に、または他の独立変数に関連付けます。 場合によっては、変数は経験的な理由で組み合わされます。

結合行為は因子分析の前に行われ、測定モデルには役割がありません。 その他の場合、生の変数のみに関心がある場合は、観測された変数が使用されます。 そして最後に、測定モデルがない場合、構造モデルはパス分析に従います。

構造方程式モデリングは、調査データの分析に使用されます。 1つのデータソースにバインドされておらず、顧客トランザクション、経済、ソーシャルメディア、顧客トランザクションデータで使用できます。 最近、神経科学でfMRIデータに使用されています。 最新の形式では、任意のデータ型で使用できます。モデルは、比率、間隔、順序、名義、カウントなどのデータ型を使用します。 これらは、変数間の曲線関係をモデル化するのに役立ちます。

構造方程式モデリングは完全なデータがなくても機能しますが、すべてのデータをモデルにフィードしないように誘惑することはありません。 このモデルは、縦方向、混合、および階層モデリングに広く使用されています。 セグメンテーションで使用できます。 モデルは、コンジョイント分析などの複数の従属変数に対応します。 構造方程式モデリングは、消費者調査における応答スタイルの問題を修正するために使用されます。

構造方程式モデリングを使用する場合

製品の購入意欲、好みなどの消費者の認識に焦点を当てる必要があるビジネスケースがあるかもしれません。 これは複雑なモデリングタスクですが、構造方程式モデリングはこれらの目的に適しています。 構造方程式モデリングは、消費者調査などのより単純な作業に使用されます。

構造方程式混合モデリング（SEMM）は、非常に大量のデータを持つ消費者の隠れたセグメントをターゲットにする別のタイプの方法です。

1つのタイプのモデルがあらゆる種類の分析に適していると想定してはなりません。 混合モデリングは、努力が適切に行われた場合にのみ機能することがあります。 1つの全体的なモデルが単純に正常に機能する場合があります。

構造方程式モデリングは良いですか、悪いですか、それとも醜いですか？

産業心理学や組織心理学など、非実験的な設計が一般的である環境で作業している場合は、構造方程式モデリングが必要です。 構造方程式モデリングは広く使用されており、データ分析のためにレビューアによって使用されています。 レビューアは、さらに先に進む方法について無知であることがよくあります。

構造方程式モデリングの主な利点は、理論的な命題のテストが可能になることです。 構造方程式モデリングにより、定量的な予測を評価できます。

従来の統計手法とSEMの類似点

• 構造方程式モデリングは、回帰、相関、分散などの同じ従来の方法を複数の方法で実行します。
• 構造方程式モデリングと従来の方法はどちらも、線形統計モデルと同じ概念を持っています。
• 特定の仮定の下で、統計的検定は有効です。 構造方程式モデリングは多変量正規性を想定しており、従来の方法は正規分布を想定しています。
• 従来の方程式モデリングも構造方程式モデリングも、因果関係のテストを提供しません。

従来の方法とSEM方法の違い

従来の方法は、次の分野で構造方程式モデリングとは異なります。

• 構造方程式モデリングは包括的で柔軟性があります。 構造方程式モデリングは、自己効力感、うつ病、健康傾向、経済傾向、家族のダイナミクス、およびその他の現象に適しています。
• 構造方程式モデリングでは、推定とテストのための正式な仕様が必要ですが、従来の方法はデフォルトの方法に従います。 構造方程式モデリングはデフォルトモデルを提供せず、関係のタイプを指定する際の制限はほとんどありません。 構造方程式モデリングには、理論による仮説をサポートする研究者が必要です。
• 構造方程式モデリングは多変量手法であり、観測された変数と観測されていない変数の両方を組み込みますが、従来の方法では測定された変数のみを分析します。 構造方程式モデリングは、複数の関連する方程式を同時に解きます。 これにより、構造方程式モデリングによるパラメーター推定値が決定されます。
• 構造方程式モデリングにより、アナリストは測定値の欠陥を見つけることができます。 構造方程式モデリングはエラーを検出しますが、従来の方法では測定エラーがないと想定しています。
• 構造方程式モデリングには、どのモデルが最良であるかを判断するための簡単なテストはありませんが、従来の方法分析であり、変数間の関係を見つけるための簡単なテストを提供します。
• 構造方程式モデリングは、そのモデルを使用して、Bentler-Bonett Non-Normed Fit Index（NNFI）、カイ2乗、Comparative Fit Index（CFI）、二乗平均平方根近似誤差（RMSEA）などの複数の検定を調べます。
• 構造方程式モデリングは、多重共線性の問題を解決します。 構造方程式モデリングでは、複数のメジャーを使用して、観測されていない変数を記述します。 観測されていない変数は別個の潜在構造であるため、多重共線性は発生しません。
• 構造方程式モデリングでは、グラフィカル言語を使用して複雑な関係を強力な方法で提示します。 構造方程式モデリングの仕様は、一連の変数に基づいています。 モデルのグラフィックまたは図による表現は、一連の方程式に変換されます。 一連の方程式は、複数のテストを解き、パラメーターを推定するのに役立ちます。

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構造方程式モデリングの使用は影響を受けます

• テストおよび調査されている仮説。
• 要件のサンプルサイズ：平均して、被験者の数とモデルパラメータの数の比率は20：1である必要があります。 しかし、ほとんどの場合10：1の方が正確です。 比率が5：1未満の場合、推定は不安定になります。
• 測定器。
• 多変量正規性。
• パラメータの識別。
• 外れ値への対処。
• 欠測データ。
• モデル適合指数の解釈。

構造方程式モデリングプロセス

構造方程式モデリング分析は、次の方法で進行します。

• 関連する理論を研究する
• モデル仕様をサポートするための文献レビュー
• ダイアグラムや方程式などのモデルを指定します
• 自由度の数とモデルの識別を決定して、一意の値を見つけるためのパラメーターを推定します
• モデルで表される変数の測定方法の選択
• データを収集します
• 欠測データ、スケーリング、共線性の問題など、予備的な記述統計分析を実行します
• モデルパラメータを推定する
• モデル適合の推定
• 意味のあるモードを指定する
• 結果を解釈する
• 現在の結果

構造方程式モデリング特定のソフトウェア

• LISRELは、1970年代の適切な構造方程式モデルソフトウェアでした。
• OpenMx Rパッケージは、Mxアプリケーションのオープンソースと更新バージョンを提供するRオープンソースです。

構造方程式モデリングの目標は、一連の変数間の相関パターンを理解し、分散を可能な限り説明することです。

構造方程式モデリングの高度な使用

• 測定の不変性
• これは、それぞれが異なるサブグループを持つ複数のモデルの共同推定を可能にする手法です。 文化、性別などのグループ間の違いや行動遺伝学の分析を含むアプリケーション。
• 潜在成長モデリング
• 階層/マルチレベルモデル
• 混合モデル（潜在クラス）構造方程式モデリング
• 代替の推定およびテスト手法。
• 堅牢な推論
• 調査サンプリング分析
• マルチメソッド
• マルチトレイトモデル
• 構造方程式モデルツリー

最終的な考え

データを分析するときに同様のモデリング手法を提供すると主張するモデルはたくさんありますが、意思決定のための行動は非常に異なります。 構造方程式モデリングで行う間違いである、オーバーフィットするモデルを選択しないようにする必要があります。 統計モデリング手法を選択する際には人的要素があり、それを考慮に入れることができます。

マーケティングリサーチの重要な領域は、定性的研究とハードで定量的な研究の間にあり、構造方程式モデリングはこの灰色の空間を扱うのには適していません。

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よくある質問

• 最適なサンプルサイズはどれくらいですか？

調査と観察によると、変数ごとに少なくとも200ケース、少なくとも20ケースが必要です。 たとえば、モデルに50の属性評価がある場合、500人の回答者が必要です。

• ビッグデータとは何ですか？

構造方程式モデリングは、教育、心理学、社会学に徐々に移行しています。 データサイエンティストは、構造方程式モデリングに精通しています。 今日の急速に変化するテクノロジーにより、モデルは多くの変数を持つ非常に大きなサンプルでうまく機能するようになりました。 したがって、「大きい」は相対的です。 場合によっては、予測にLogitBoostなどの標準的な機械学習ツールを使用できます。

• どのような統計的仮定が必要ですか？

これは、構造方程式モデリングのタイプによって異なります。 構造方程式モデリングは、ほとんどの統計手順と同様に、したがって、仮定やエラーの違反に対してロバストです。

• 構造方程式モデリングは仮説をテストしますか？

これは統計についての誤解です。 データとその分析は、薄い空気の外では行われず、観測に基づいています。 それは人間の本性であるため、私たちは物事を観察し、彼らはそれがどのように起こっているかを推測する傾向があります。 これは、独自のリスクが高い探索的分析です。

• どのモデルが最適ですか？

これを測定するためのいくつかの指標があります。たとえば、比較適合指数（CFI）や近似の二乗平均平方根誤差（RMSEA）が最も一般的なものです。 最もよく知られているのは決定係数です。 あなたは常識と意思決定能力に基づいてどれが最良のモデルであるかを決定しなければなりません。