堀＠香川大学経済学部です。 松井さんの中部大学移動にともなってfpr のホームページが更新されな くなってますね． http://www.nuis.ac.jp/~mat/fpr/ 2004年 2004.3.22 私の記憶では，ホームページをどうするかについては何もいっていない ですね．メーリングリストが継続すればそれでいいと言えますが，何も 発言がないとすると，なんとかしようというお考えがあるものと理解し てよろしいのでしょうか．ご苦労様です． それはさておき． Roderick P. McDonald(2004). Respecifying Improper Structures. Structural Equation Modeling, Vol. 11, No. 2: 194-209. http://www.leaonline.com/doi/pdf/10.1207/s15328007sem1102_3 電子雑誌契約をしていれば直通で読めるはず．契約してない人は要約へ http://www.leaonline.com/doi/abs/10.1207/s15328007sem1102_3 Van Driel(1978)の不適解の３つのタイプから４つのタイプに拡張して いる．不適解の見分け方として情報行列に問題が生じたかどうかを使 う． 共通性を１以下に抑えるというbounded estimate はしない． (1)タイプ１はサンプルサイズが小さいためにおこる不適解．独自性の 分散の信頼区間に正の値が含まれる．これはベイズ因子分析をすると か，サンプルを増やすなどをすれば解ける． (2)タイプ２はHeywoodが見つけたもので，解くことはできない．共分散 行列Σが半正定値行列で，Ψが１つ以上の負の独自性の分散を持つ． (3)タイプ３はThurstone(1947)に理解されていたもの．情報行列が特異 もしくはpoorly conditionedの場合．このとき負の独自性の分散が生じ る．多くの不適解はこれに属する． (4)タイプ４．１，２，３に属さないもの．モデルが全体としては識別 可能であるが，局所的に識別できないもの． (2)(3)(4)は変数全部を使った因子分析が間違っている．全変数を使っ たときはパスを使ったsem で解く．正しいモデルならば分散が適当なと ころに納まる．それぞれ図解あり． (2)，(3)，(4)の事例を猪熊・狩野因子分析をしたところ，(2)は特異と なり，(3)(4)は解がでた．というわけで，猪熊・狩野因子分析では何が なんでも解くというわけではない．通常では(1)と区別ができないので (4)が解けるのは仕方がないことであろう． ---- 堀 啓造（香川大学経済学部） home page http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/
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