目次グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 本日のメニュー グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 基礎編 共分散構造分析とは ソフトウェア 潜在変数による相関 ---- コンセプト ---- どのように利用されるか １．調査項目間の因果関係を調べる （多）重回帰分析（パス解析）モデル 標準解と標準化しない解 ２．調査項目をまとめて単純化 （潜在変数化）する---因子分析モデル--- ３．調査項目をまとめて単純化（潜在変数化）してから因果関係を調べる ---典型的な共分散構造モデル--- 潜在変数の導入(単純化)の意義 構成概念と次元縮小，多重指標 グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 基礎編 CFAとEFAの違い CFAの良さ 因子負荷の（非）有意性 予定外の因子負荷 多母集団の同時分析 グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 基礎編 グラフィカル多変量解析54-55 グラフィカル多変量解析56-57 グラフィカル多変量解析58-59 グラフィカル多変量解析60 潜在変数のある 共分散構造分析チャート 自然食品店での購買行動 ---- アンケートデータの解析 ---- 自然食品店での購買行動 ---- データの収集 ---- 解析結果 ---- 多重指標モデル（標準解） ---- 自然食品店での購買行動 ---- 不適切なモデルでは ---- グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 基礎編 入力ファイル作成の要点 入力ファイル 入力ファイル 推定と適合度 復習回帰分析--- データとモデルの距離 --- 推定と適合度 共分散構造分析では適合度の吟味は不可欠 適合度とはモデルとデータの距離 いくつかの適合度の指標 (1) いくつかの適合度の指標 (2-1) いくつかの適合度の指標 (2-2) いくつかの適合度の指標 (3) グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析---- 基礎編 共分散構造分析はなぜ難しいと言われるか？ 指標（観測変数）の 収束・弁別妥当性の吟味 基礎編のまとめ 訂正 |
作成者 :yutaka kano
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