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心理学を学ぶ大学生です。

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ID非公開さん

2020/4/1509:00:03

心理学を学ぶ大学生です。

大学院受験を控えているのですが、「構造方程式モデリング」という分析の概念がいまいち理解できません。

私の志望している大学院入試では、指定された語句を自分なりにできるだけ詳細に説明する内容の問題が必ず出題されます。

「構造方程式モデリング」は、なんとなく複数の変数同士の影響関係(因果関係?)を分析するものとは理解していますが、説明する時に必要なキーワードがわからないのと、実際どんな時に使うのか、パス解析との違いがよくわかりません。

わかる方いらっしゃれば、ご回答いただければ幸いです。

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ベストアンサーに選ばれた回答

hir********さん

2020/4/1610:57:49

構造方程式モデリングとは、因子分析の応用です。
因子分析をしてできた因子間の関連を見る分析方法です。
こういっても分からないと思いますので、具体的な言葉で説明します。

まずは因子分析の基本から。
構造方程式モデリングでは、「測定変数」と「潜在変数」という言葉を使います。
測定変数とは、学力テストの点数や、質問紙項目などの点数のことです。直接測定されます。
潜在変数とは、直接測定できない変数のことです。
因子分析でいったら「因子」に該当します。

私たちはよく「あの人って頭がいいよね」、という言葉で誰かのことを話しますね。
ここで言う「頭がいい」というのが「潜在変数」です。なんだか「頭がいいよね」という感じで、直接測定できません。
「潜在変数」は測定変数の背後にあって、測定変数に潜在的な影響を与えていると考えられる変数なので「潜在」変数というのです。

一方で、たとえば学校のテストで測定される「数学の点数」「理科の点数」「国語の点数」「社会の点数」が「測定変数」です。
その背景には「学力」と言い換えられる「潜在変数」が各教科の点数の背景にあると構造方程式モデリングでは考えます。

ただ「頭がいい」というのは単純に学力が高いからだとは言えないと考える人がいます。
たとえば、社会人ならば、新しい企画を思いつく発想力や、説明の上手さなどあると思います。
発想力や説明の上手さを「観測変数」として直接測定できる尺度を作ったとしましょう。
その背景にある「潜在変数」を仮に「仕事力」と名付けましょう。
ここに新しい別の因子ができました。

構造方程式モデリングでは、このようにしてできた複数の「因子間」の関連を見ることができます。
仕事力が高いのは、学力が高いからである、という仮説を立てたとして、それを実証できます。
学力を要因として、仕事力を結果としたモデルを立てて検証するのです。
一方で、発想力や説明の上手さといった「仕事力」が高いから「学力」が高いというモデルも立てられます。

さらに、このようにしてできた「仕事力」と「学力」という因子の背景に、もう1つ上位の「頭のよさ」という因子を新たに立てたモデルを作ることもできます。

構造方程式モデリングでは、適合度という指標があり、複数のモデルのうちどのモデルが、得られたデータに当てはまりがいいのかを比較検討して、最適なモデルを選択します。
「モデリング」という言葉は複数のモデルを比較検討して、もっともいいモデルを選ぶというニュアンスがあります。

最後のパス解析との違いは、次の通りです。
パス解析では、測定変数のみでモデリングを行います。
一方、構造方程式モデリングでは、測定変数のみでもいいですし、潜在変数を作ってモデリングを行ってもいいのです。
違いというより、パス解析は構造方程式モデリングに含まれる、と言った方がいいと思います。

ここまでは、イメージを説明するため砕けた言葉で書きました。
大学院入試では、正解の言葉がある程度決まっています。
入試用の回答は有斐閣などの「心理学辞典」を参考に勉強してみてください。

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質問した人からのコメント

2020/4/16 13:56:40

ありがとうございます!
具体例を出してくださったおかげで、スッキリしました!
入試頑張ります。

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