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統計ソフトAmosを使ったモデル作成についてです。 現在、心理学の分野において、 ...

nom********さん

2017/1/2621:53:06

統計ソフトAmosを使ったモデル作成についてです。
現在、心理学の分野において、
A⇒B⇒Cという因果関係を仮定したモデルを作成し、検討しています。

今回、Aについては、
spssを用いて因子分析(主因子法・Promax回転)を行った結果、
得られたP、Q、R、Sの4因子を別の分析で使用するために
標準化(因子得点に)しました。
(また、因子間には弱い相関もあります)

② また、BとCは先行研究どおりに分かれなかったため、
元の尺度の因子ごとに合計÷個数を算出して、尺度得点にしました。
なお、Bは3つの下位尺度得点があり、
Cは2つの尺度からC-1とC-2という尺度全体の尺度得点があります。

ここからモデルを作成するのですが、
その4つの因子を用いて、Bの3つの因子を媒介し、C-1とC-2に与える影響を検討する場合、

特に、先頭(A)の部分に関して、教員と意見が分かれました。
・今回、モデルの複雑化を避けようと尺度の項目を置きませんでした。
・さらに「因子を丸で表現せず、四角で囲む」ということをしています。
このようなことは、やっても良いのでしょうか?

指導者は「標準化した因子は尺度項目と一緒だから□じゃないか」など、
私にしてみれば、意味不明なことを仰っていて混乱しています。

因子分析の結果得られた因子は、
因子得点であろうが尺度得点だろうが
構成概念として潜在変数として表現するのが
妥当な気がするのですが・・・

そしてまだまだ検討しなければならない点が他にもあるような気がしているのですが・・・

どなたか統計が得意な方orご存知の方がいれば、教えていただきたいです。

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ang********さん

2017/1/2711:55:43

結論からいえば,「質問者さんが潜在変数を組み込んだモデルを作成したいのであれば,尺度項目から組むべき。観測変数のみのモデルでいいのであれば,尺度得点と因子得点だけで良い」,「今回のP, Q, R, Sは四角で囲むべき」です。

そもそも観測変数とは言ってみれば「モデルを組む以前に観測されている変数」のことです。そして潜在変数とは言ってみれば「モデルを組んでから観測される潜在的な変数」のことです。

モデルの中ではじめて因子を設定したならば,それは潜在変数です。しかし,今回の場合,モデルを組む前に因子分析をして因子得点を出して...ということをしているので,モデルを組む前に観測された変数 (=観測変数) ということになります。潜在変数かどうかは因子得点かどうかで決まるのではなく,上記の定義から決まるのです。

なぜかといえば,因子分析の結果得られた因子得点と,モデル内の潜在変数は異なるからです。単純に言えば,因子分析はAのデータセットや因子数などの全体を踏まえて因子得点が決定されますが,今回のモデルではA,B,Cのデータセットや潜在変数の数,観測変数の数などの全体を踏まえて因子得点が決定されるからです。

ですので,質問者さんが本当に潜在変数としてそのモデルをやりたいのであれば,尺度項目からモデルを組まなければなりません。すなわち,尺度項目へのパス係数が引かれた潜在変数P, Q, R, Sが,尺度項目へのパス係数が引かれた潜在変数B-1, B-2, B-3に影響を及ぼし,さらにB-1, B-2, B-3が,尺度項目へのパス係数が引かれたC-1, C-2に影響を及ぼすというモデルです。もちろん,すべて潜在変数にする必要はなく,質問者さんの今回の調査の背景にある理論や仮説にもとづいてモデルを組んでください。

長くなってしまってすみません。わかりづらいところとか,質問があれば気軽におっしゃってください。

  • ang********さん

    2017/1/2712:12:48

    自分の回答を見直してから,補足したい点があったので書きます。

    私が最も言いたいのは,そもそも,潜在変数かどうかを決定する基準となるのは,それが構成概念かどうか,ということではなく「それがモデルを組む前に観測された変数なのか」が決定する基準なのだ,ということです。

    そして,モデル内の変数をみたときに四角と丸で分けるのは,観測変数かどうかを見極めるためにあるのです。観測変数は,どんなにモデルを組み替えたとしても固定された値であるのに対して,潜在変数はモデルによって値が異なるのです。今回のモデルは1モデルなのでさほど支障はないでしょうが,モデル比較などをした際に,本当は観測変数なのに潜在変数としてしまうと,そのモデルを見た読者は確実に混乱します。

    本当は観測変数なのに潜在変数としてしまうと,モデルを修正する上でも支障が出ます。モデルが識別されるためには観測変数と潜在変数の数が重要となってくるからです。

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質問した人からのコメント

2017/1/27 18:43:00

回答ありがとうございます!

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