豊田秀樹 様 豊田先生の直々のご返事を頂き恐縮いたしております。 おかげさまで、何かもやもやが晴れて、 Mx で無事に TITLE: 第３章 単回帰重回帰組み合わせ 趣味の印象 の計算が完了いたしました。 Mx のプログラムの構成の理解とともに、なにかすっきりしていなかっ た構造方程式の理解度が前進いたしました。 終わりにあたり心より御礼申し上げます。 --------========---------- Mitsuo Igarashi mitsu5 (at) ruby.famille.ne.jp --------========---------- toyoda (at) waseda.jp (豊田秀樹) wrote: > 豊田＠早稲田心理です > > Igarashi さん > > Mitsuo Igarashi さんは書きました: > >「共分散構造分析」を 教科書として、独学で勉強しております。 > 中略 > >以下は、Mxに回帰分析モデルのパス図を描き(age~height+weight)、 > >吐き出してきたプログラムですが、これを改造しようとしますが、 > >２つのモデル式にできません。 > 中略 > >Amos でも Mplus でもモデル式がありますが、 Mx では似た様のものが > >ないみたいです。どうなのでしょうか。 > > 以下のことは「入門編」の第６章まで読んでいただければ，明らかに > なりますが，ＳＥＭは柔軟なモデル構成を許す代わりに，「モデルの > 特定」という過程を経なければなりません．モデルの特定は大別して > Ａ．方程式と外変数の共分散行列を特定する方法 > Ｂ．観測変数の共分散構造を特定する方法 > という２つの方法があります．ソフトウェアの変化は激しいので，現 > 時点における最新情報である保証はないのですが，たしか > Amos Ａのみ > Mplus Ａのみ > EQS Ａのみ > Calis ＡＢ両方 > Lisrel ＡＢ両方 > Mx Ｂのみ > Cosan Ｂのみ > であったと記憶しています． > > >Amos でも Mplus でもモデル式がありますが、 > > とは，Ａの特定方法のことですね．Ｍｘはそれとは違ったＢのモデル > 特定のしかたをするソフトだから「モデル式」がないのです．入門的 > なモデルの場合はＡのほうが容易で，Ｂのほうほうはまどろっこしく > なります．しかし複雑な制約の入った行動遺伝学モデルや多相解析な > どの高度なモデルを特定しようとするときは，ＡよりＢのほうがずー > っと特定が容易になります．ＡにもＢにも，それぞれ存在理由があり > ます． > Ｍｘプログラム中の COVARIANCE F&((I-A)~&S) が共分散構造の特定 > （Ｂの流儀による特定）の部分になります． > > -- > メールアドレスが変更になりました． > ------------------------------------------------------------------------------ > TOYODA Hideki Ph.D., Professor, Department of Psychology > TEL +81-3-5286-3567 School of Letters, Arts and Sciences, Waseda University > toyoda (at) waseda.jp 1-24-1 Toyama Shinjyuku-ku, Tokyo 162-8644 Japan > http://www.littera.waseda.ac.jp/faculty/tyosem/index.html > ------------------------------------------------------------------------------
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