豊田＠立教大学です のっけから宣伝で恐縮ですが，拙編著で「共分散構造分析 [事例編]」という本 が北大路書房より１２月７日に発売されます．編者よりえらい１流のアナリスト の方達が，興味深い分析事例を寄稿してくれております． 以下，御本人の了解の下，転載，返答いたします． maeda (at) ism.ac.jp さんは書きました： >豊田さん： > 豊田さんの使われる（カテゴリカル変数の場合の）非確率変数 >という用語に判らない点がありますので。 > だいぶ以前のfprで、重回帰の文脈で同様の質問が出て、豊田さ >んが答えられたときにも、類似の用語を使われていたように記憶 >します。 > >判別分析の分析結果の出力には，予測変数を非確率変数（モデルの中の定数） > >とみていい部分（０ー１データや歪んだデータでもｏｋな部分）と，（多く > >の場合に多変量正規分布の）確率変数を仮定して計算されている部分があり > >ます． > そのような意図ではないのかも知れませんが、重回帰のときの書 >き方も似ており、カテゴリカル変数＝非確率変数と読めてしまうよ >うな気がします。 引用部には歪んだ分布の例を載せておりますし，元記事には再表現にも言及 しております．「カテゴリカル変数＝非確率変数」とは述べていません． >カテゴリカル変数でも非確率変数の場合と確率変 >数の場合があると思うのですが、違いますでしょうか？ 違いません．両方の場合があります． > 非確率変数とみなしてよい、ということは、「記述統計の目的で >使う場合なら」とほぼ同義と考えてよいでしょうか？ 違います．考えてはいけません．回帰分析は元来デフォルトで予測変数は非確 率変数なのです．たとえばＳＡＳの ＰＲＯＣ ＧＬＭ の「記述＋推測統計 的部分」のデフォルトの出力の全てが，予測変数として非確率変数を仮定して います．したがって推測統計の結果を利用する場合「も」予測変数は非確率変 数です．そもそも回帰分析は 原料の重さから製品の重さを予測する場合， 加熱時間から試料の硬さを予測する場合， 音源までの距離から音圧を予測する場合， などに使われ，等間隔の定数が変数になる場合も多いのですから，予測変数が 確率変数では（もちろん一様分布でもない）使えないことが多いのです．この 辺のことは，拙著「調査法講義，第２１章」に意識的に書いておきましたので 御参照下さい． （ここまでは聴かれていませんが）もちろん予測変数が確率変数である場合も あり，塩谷實「多変量解析概論」朝倉書店を参照して下さい．ＳＥＭには両方 あります．両者は結果が一致する部分と，しない部分があり，小生，もっか勉 強中です． -- ---------------------------------------------------------------------- TOYODA Hideki Ph.D., Associate Professor, Department of Sociology TEL +81-3-39852323 FAX +81-3-3985-2833, Rikkyo(St.Paul's)University toyoda (at) rikkyo.ac.jp 3-34-1 Nishi-Ikebukuro Toshima-ku Tokyo 171 Japan ----------------------------------------------------------------------
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