豊田です kazuhiroha (at) mail.goo.ne.jp さんは書きました: >原田和宏＠広島大学大学院生です。 >については，ちなみに適合度は， >モデル番号1：AIC=1827.4, GFI=.958, RMSEA=.052 >モデル番号2：AIC=1895.8, GFI=.956, RMSEA=.051 >モデル番号3：AIC=1906.8, GFI=.956, RMSEA=.050 >モデル番号4：AIC=2404.9, GFI=.948, RMSEA=.054 >モデル番号5：AIC=2629.4, GFI=.945, RMSEA=.056 >モデル番号6：AIC=2665.2, GFI=.945, RMSEA=.056 >です。 >豊田先生よりいただきました。 >モデル番号1の第2次因子負荷量は， >A群−6,800ケース： Estimate S.E. C.R. Standardized > F0 ----->F1 1.000 0.549 > F0 ----->F2 0.725 0.044 16.342 0.748 > F0 ----->F3 0.850 0.049 17.512 0.772 > >B群−700ケース： Estimate S.E. C.R. Standardized > F0 ----->F1 1.000 0.555 > F0 ----->F2 1.364 0.244 5.595 0.883 > F0 ----->F3 0.922 0.207 4.448 0.780 >です。不適解が生じるF0 ----->F3は似ているのかなという印象ですが， >F0 ----->F2は似ていない気がします。 >ということは，構造は両群で似て非なるものと解釈すべきでしょうか？ （あ）たとえば 「A群とB群が，一般群・患者群で，最終的には同一の構成概念 f0,f1,f2,f3の平均や分散の違いに興味があって，その事を利用 して患者群の特徴を浮き彫りにしたい．つまり最終目標は平均 ・共分散構造分析にある．しかしそもそも一般群・患者群で同 じ構成概念（尺度）を仮定できるのか？だからとりあえずモデ ル１から6を計算した」という研究状況なら >モデル番号6：GFI=.945, RMSEA=.056 というところから，モデル番号6を採って，構成概念の平均や分 散の違いをA群とB群間で比較するモデルに進んでよいと思いま す．絶対基準は悪くないのですから，その選択は許容されます． ただし患者群は標本が少ないから，モデル番号6でも解は一般群 に引き寄せられるので，その枠組みでの比較になります． （い）一方たとえば「A群とB群が，一般群・患者群で，f0,f1, f2,f3の意味・相互関係の違いの有無に興味がある．一般群では f0からf1,f3への影響力よりf2への影響力が小さいけれど，患者 群ではその逆になることが，病気の成り立ちを考える上で重要 な解釈を引き出す」ような場合にはモデル番号6をとらずに，あ るいは2から5までの既成のモデルではなく，もっと木目細かく それらの中間のモデルを作って「最適モデルを探す」ことに 精力を使うとよいと思います． つまり患者さんは人数が少ないので，一般群の枠組みで，同じ スケール上で比較したほうが，学術的に得るものが多いか（ （あ）の立場），あるいはスケールの違いを丁寧に記述したほ うが学術的に得るものが多いか（（い）の立場）で判断が変わ ってきます． 上記の数値例の場合は（あ）（い）どちらの方向でモデル構成を しても許される微妙な状況であるとおもいます． しかし，そもそも（あ）も（い）も，私が勝手に原田さんのデー タの状況を想像したもので，実状とは違う可能性も高いですね． じゃあ，なぜ勝手な想像をしたのかというと，因果モデルは，何 の為に作るのかという文脈に依存する部分が多ということを，言 いたかったからです．もちろん数理的な指標から導かれる大枠か ら外れたことをしては許されないのですが，その範囲で，研究目 的に左右される判断というものも，意外と多いのです．ですから， これ以上は，アドバイスは難しいかなという気もしてきました． -- -------------------------------------------------------------------------- TOYODA Hideki Ph.D., Professor, Department of Psychology TEL +81-3-5286-3567 School of Lieterature, Waseda University toyoda (at) mn.waseda.ac.jp 1-24-1 Toyama Shinjyuku-ku, Tokyo 162-8644 Japan --------------------------------------------------------------------------
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