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構造方程式モデリングと因子得点を説明変数にとった重回帰分析について すみま...

tqw********さん

2015/4/1301:00:02

構造方程式モデリングと因子得点を説明変数にとった重回帰分析について

すみません、統計初心者です。

因子分析により得られた因子の中で、どの因子が目的変数に対しより影響が大きいかを測るために、因子得点を説明変数にとった重回帰分析を行うということを知りました。
http://www.arch.oita-u.ac.jp/urban/kyama/study/zyukaiki.htm
http://www.nikkei-r.co.jp/lecture/research-mind_199907.pdf

一方、同じようなアウトプットが構造方程式モデリングから得られるということを知りました。

この2つの分析手法の使い分けをご教示いただけないでしょうか。

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per********さん

2015/4/1312:11:44

ものすごく大雑把な説明をします。

因子得点による回帰を行う場合、説明力が非常に低い(小さい決定係数)場合があります。因子分析は、ある変数セットの次元の縮約をしているので、変数セットに含まれる情報の一部を捨てていることになります。この捨てられた一部が目的変数を説明していると、因子得点による回帰ではあまり有効な説明関係は得られません。

それに対して構造方程式モデルでは、説明変数セットの次元の縮約と目的変数の説明に関して同時に最適化を行うことになりますので、目的変数セットをよく説明する合成変数を得ることができます。

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