鈴木＠日経リサーチです
> 宇都宮大学教育学部の服部です．
>
>（１）誤差分散の推定値について
> 表8-2(p.174)の数値はLISREL8とSEPATHを使って計算した標準化解（共通因子と
>測定変数の分散を１としたときの推定値）です．
> CALISの場合ですと，鈴木さんのプログラムを実行したとき，おしまいに出力さ
>れる Variances of Endogenous Variables の R-squared を１から引いた値が，誤
>差分散の標準化解に等しくなります．以下が，その出力の一部（R6.04を利用）と
>電卓を叩いた結果です．四捨五入をするとV3の値が表8-2の値と一致しませんが，
>原因は収束基準にあります．gconvをもっと小さくすれば，p.174の値と一致します．
>
> Variances of Endogenous Variables
>------------------------------------------
> Variable Estimate R-squared １からR-squared
>------------------------------------------ を引いた値
> 1 V1 0.979329 0.362343 0.637657
> 2 V2 0.998938 0.307161 0.692839
> 3 V3 0.991170 0.363381 0.636619
> 4 V4 0.991536 0.516149 0.483851
> 5 V5 0.999665 0.389456 0.610544
見るべき出力表を間違えたのかと思って，ちょっと調べましたが CALIS の変
更のようです．上記の R6.04 の "Variances of Endogenous Variables" は R6.
10 では下の "Squared Multiple Correlations" に変更された．
Squared Multiple Correlations
----------------------------------------------------------
Error Total
Variable Variance Variance R-squared
----------------------------------------------------------
1 V1 0.624476 0.979329 0.362343
2 V2 0.692104 0.998938 0.307161
3 V3 0.630997 0.991170 0.363381
4 V4 0.479756 0.991536 0.516149
5 V5 0.610340 0.999665 0.389456
Wolfgang M. Hartmann は現在 CALIS の開発に情熱を失っていると噂で聞いて
いますが，それにしては短期間にずいぶん細部を直してくれます．Hartmann 博
士に理由を聞きたいくらいです（部下がコーディングしているのか？）．最新マ
ニュアル以降，３刷もの大部な追加ドキュメントを出している．重箱の隅をつつ
いてみました．
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Release 頁数 誤差分散の表
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6.04 Variance of Endogenous Variables
6.06 SAS/STAT User's Guide (90),122, Error Variance of Endogenous Variables
6.07 Changes and Enhancements(92),144, Variance of Endogenous Variables
6.10 Changes and Enhancements(94), 8, Squared Multiple Correlations
6.11 Changes and Enhancements(96),180, Squared Multiple Correlations
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（１）R6.06 の基本マニュアルには AIC の定義式はなく参考文献だけ示されて
いる．R6.07 でやっと適合度指標の章を設けて定義式が示された，R6.11 になっ
てその説明もていねいになった．
（２）R6.10 の時に，今の誤差分散の表スタイルに変えた．誤差分散を求めるの
にいちいちユーザーに電卓をたたかせる気なのか，という苦情に配慮したのか
（？），Ｒ2だけでなく誤差分散も出力された．しかしこれは，1-Ｒ2 ではない
し，Total Variance( 旧 Estimate ) - Ｒ2 でもない．だいたい，Total
Variance が１でないなんて・・・．この説明はやっと R6.11 になって独立の
章 "Squares Multiple Correlations" (p.113) が設けられた（けれど，親切な
解説とは感じられない自分を嫌悪）．
（３）R6.10 では同じ例題の計算結果として，違う数値が出ている．しかし実際
には，服部さんの R6.04 の結果と，私の R6.10 の数字は全く同じ．ところが，
R6.11 では明らかに，同じプログラムの決定係数が少数第３位で異なる．CALIS
は R6.11 において，計算の部分で本質的な変更を加えたのではないか，と疑う
余地あり（ただし，Windows3.1 と Windows95 の違いかも知れない？． 16bit
vs 32bit）．
氷解しないけれど，ちょっとわかりました（AICは狩野さん，服部さんのおか
げで氷解．ありがとうございます）．
誤差分散をみるか，Ｒ2をみるか，は裏表ですが，好みとか習慣でしょうか．
Ｒ2( SMC )をみることは因子分析なら共通性をみていることになる．
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