1 指標の数と信頼性・ 内容的妥当性 指標の数は多いほうがよい 2 信頼性 0.65 X1+...+X10 Y1+...+Y10 0.6 X1+...+X5 Y1+...+Y5 0.4 X1+X2 Y1+Y2 3 内容的 妥当性？ • パス係数の値は 同じ • 指標が測定する 潜在変数が異な る可能性 • 解釈が異なる 可能性 4 因子（潜在変数）について • 因子不確定性 – 観測変数から因子は一意的に決まらない – 観測変数の数が増えると不確定性は減少 • 因子得点の推定 – ＳＥＭでも時に利用したいことがある – 観測変数の数が増えるとＲ＾２が高くなる 5 測定モデルとしての条件 • 理論的には４以上がよい – 指標の数＝１ • 誤差を分離できない • 因子負荷を推定できない – 指標の数＝２ • 因子負荷は他の変数群との関連で決まる e1 0 e1 V1 1 V1 a b F1 e2 V2 a =0.5 b=0.7 a =0.6 b=0.6….. F1 6 測定モデルとしての条件 • 指標の数＝３（df=0) – 因子負荷を他の変数群から独立して推定でき る • 指標の数≧４(df>0) – 一因子の構造を吟味できる e1 e2 e3 V1 V2 0.5 0.7 0.8 F1 e1 V1 e2 V2 e3 V3 e4 V4 0.5 0.7 F1 V3 0.8 0.5 7 pragmatic な方法（少しずる い？） • 指標の数を減らすと、一般に、適合度が あがる • 指標の数を減らさず適合度を上げたい • 高次因子モデルを使う • 尺度化とＳＥＭを組合わせる 8 ＳＥＭ＋尺度化 Y1+…+Y3 X1+…+X3 0.7 X4+…+X6 X7+…+X10 F1 F1 Y4+…+Y7 Y8+…+Y10
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