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心理学・社会科学研究のための構造方程式モデリング  新刊

Mplusによる実践 基礎編

心理学・社会科学研究のための構造方程式モデリング

多変量解析の包括的な枠組みである構造方程式モデリングを基本原理から丁寧に解説し、実際の研究への応用指針まで示した必携の入門書

著者 村上 隆 監修
行廣 隆次 監修
伊藤 大幸  編著
谷 伊織
平島 太郎
ジャンル 心理学 > 心理統計
数理・統計学
出版年月日 2018/09/20
ISBN 9784779513022
判型・ページ数 B5・226ページ
定価 本体3,800円+税
 

目次

はじめに
監修者のまえがき

第1章 構造方程式モデリングの基礎
1.1 モデルの指定
 1.1.1 パス図
 1.1.2 構造モデル
 1.1.3 測定モデル
1.2 パラメータの推定
 1.2.1 構造方程式と共分散構造
 1.2.2 測定方程式と共分散構造
 1.2.3 パラメータの制約
 1.2.4 モデルの識別
 1.2.5 最小二乗法と最尤法
 1.2.6 最適化の過程
 1.2.7 Mplus を用いた推定の実例
 1.2.8 局所解・非収束・不適解
 1.2.9 多変量正規性とロバスト推定法
 1.2.10 欠測値と完全情報最尤法
 1.2.11 サンプルサイズ
1.3 適合度の評価
 1.3.1 カイ二乗検定
 1.3.2 対数尤度比検定
 1.3.3 CFI とTLI
 1.3.4 PCFI 
 1.3.5 RMSEA
 1.3.6 SRMR とWRMR
 1.3.7 AIC・BIC・ABIC
 1.3.8 残差行列
 1.3.9 修正指標
 1.3.10 適合度指標に関するまとめ
 1.3.11 適合度の解釈における注意事項

第2章 Mplus の基本的な利用方法
2.1 データセットの準備
2.2 シンタックスのルールと仕様
2.3 基本的なコマンドとオプション
2.4 要約データに基づく解析

第3章 回帰分析とパス解析
3.1 回帰分析・パス解析の原理
 3.1.1 予測と因果
 3.1.2 パス図による仮説モデルの表現
 3.1.3 相関係数のパス係数への分解 
 3.1.4 直接効果・間接効果・総合効果と決定係数
 3.1.5 因果関係の条件と時間的先行性
 3.1.6 交絡因子の影響
 3.1.7 単回帰係数・偏回帰係数とパス係数
 3.1.8 多重共線性
 3.1.9 媒介変数と間接効果
 3.1.10 まとめ
3.2 独自調査データについて
3.3 パス解析の分析例1:単回帰モデル
 3.3.1 シンタックス
 3.3.2 モデルと分布の確認
 3.3.3 データセットに関する警告文
 3.3.4 分析の概要と基本統計量
 3.3.5 モデル適合度に関する出力
 3.3.6 パラメータ推定値に関する出力 
3.4 パス解析の分析例2:重回帰モデル
 3.4.1 シンタックス
 3.4.2 分析の概要と記述統計量
 3.4.3 モデル適合度に関する出力
 3.4.4 パラメータ推定値に関する出力 
3.5 パス解析の分析例3:媒介モデル
 3.5.1 シンタックス 
 3.5.2 モデル適合度に関する出力
 3.5.3 パラメータ推定値に関する出力
3.6 パス解析の分析例4:モデルの修正・比較 77
 3.6.1 残差行列と修正指標
 3.6.2 シンタックス
 3.6.3 モデル適合度に関する出力
3.7 パス解析の分析例5:パラメータの比較
 3.7.1 対数尤度比検定によるパラメータ比較
 3.7.2 Wald 検定によるパラメータ比較

第4章 探索的因子分析
4.1 探索的因子分析と確認的因子分析
4.2 因子分析の1因子モデル
4.3 確認的因子分析と探索的因子分析の2因子モデル
4.4 探索的因子分析の手順
4.5 因子数の候補を検討するための分析
 4.5.1 スクリープロットに基づく判断
 4.5.2 ガットマン基準
 4.5.3 平行分析
 4.5.4 SMC 
 4.5.5 MAP 
 4.5.6 適合度指標
4.6 因子の推定法
 4.6.1 最尤法 
 4.6.2 最小二乗法(重みづけ・一般化)4
 4.6.3 主因子法 
 4.6.4 ロバスト推定法
4.7 因子の回転:斜交解と直交解
 4.7.1 バリマックス回転(直交)
 4.7.2 プロクラステス回転(直交・斜交)
 4.7.3 プロマックス回転(斜交)
 4.7.4 ジオミン回転(直交・斜交)
 4.7.5 バリマックス回転以外の直交回転
 4.7.6 プロマックス回転以外の斜交回転
4.8 因子構造と項目の取捨選択
4.9 最終的な因子構造の決定と注意点
4.10 Mplus による探索的因子分析の実践

第5章 確認的因子分析
5.1 CFA の原理
 5.1.1 EFA とCFA
 5.1.2 CFA のメリット
 5.1.3 CFA のデメリット
 5.1.4 EFA とCFA の使い分け
5.2 CFA の分析例1:GHQ12
 5.2.1 初期モデルの検証
 5.2.2 モデルの再探索 
 5.2.3 最終モデルの検証
 5.2.4 信頼性係数の推定
5.3 CFA の分析例2:ビッグファイブ尺度
 5.3.1 初期モデルの検証
 5.3.2 EFA による因子構造の確認
 5.3.3 項目の修正
 5.3.4 最終モデルの検証

第6章  潜在変数間のパス解析(フルSEM):理論編
6.1 潜在変数間のパス解析(フルSEM)を用いる利点
 6.1.1 ランダム誤差の分離による相関の希薄化の修正
 6.1.2 測定モデルの妥当性の担保 
 6.1.3 潜在変数の柔軟な表現によるモデルの自由度の高さ
 6.1.4 欠測値への対応 
6.2 フルSEM を用いる際の注意点
 6.2.1 測定モデルと構造モデルを2段階で検証する
 6.2.2 フルSEM における適合度とモデル評価
 6.2.3 モデルの修正 
 6.2.4 希薄化修正に関する注意点
 6.2.5 サンプルサイズ 
 6.2.6 複数の研究間での結果の比較

第7章 潜在変数間のパス解析(フルSEM):分析編
7.1 SEM の分析例1:測定モデルの事前検証
 7.1.1 初期モデルの検証
 7.1.2 修正指標の確認 
 7.1.3 最終モデルの検証
7.2 SEM の分析例2:相関の希薄化の修正
 7.2.1 測定モデルの検証 
 7.2.2 フルSEM モデルの検証

第8章 カテゴリカルデータの分析
8.1 予備知識
 8.1.1 変数の種類
 8.1.2 確率とオッズ
8.2 二値変数の分析
 8.2.1 リンク関数 
 8.2.2 ロジスティック回帰分析
 8.2.3 プロビット回帰分析
 8.2.4 ロジスティック回帰とプロビット回帰の比較
8.3 Mplus での二値変数の分析例
 8.3.1 シンタックス
 8.3.2 出 力
 8.3.3 モデルの比較
8.4 多値変数の分析
 8.4.1 多項ロジスティック回帰分析
 8.4.2 順序プロビット回帰分析(古典的な定式化)
 8.4.3 順序プロビット回帰分析(潜在反応変数を用いた定式化)
 8.4.4 多項ロジスティック回帰と順序プロビット回帰の使い分け
8.5 Mplus での多値変数の分析例
 8.5.1 シンタックス 
 8.5.2 適合度指標の比較
 8.5.3 多項ロジスティック回帰のパラメータ推定値
 8.5.4 順序プロビット回帰のパラメータ推定値
8.6 Mplus でのカテゴリカル因子分析の分析例
 8.6.1 シンタックス
 8.6.2 出 力
 8.6.3 二値データの場合
 8.6.4 モデルの使い分け
8.7 順序変数の分析における推定法の選択
 8.7.1 ロバスト重みづけ最小二乗法 
 8.7.2 ロバスト最尤法 

第9章 適切な研究応用のためのチェックリスト
9.1 研究デザインとモデル指定
9.2 データの確認
9.3 解析とモデル修正
9.4 解釈と報告

第10 章 トラブルシューティング
10.1 同値モデル
 10.1.1 構造モデルにおける同値モデル
 10.1.2 測定モデルにおける同値モデル
10.2 外れ値の検出
10.3 識別の問題
10.4 非収束
10.5 不適解
10.6 その他のエラー

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内容説明

多変量解析の包括的な枠組みである構造方程式モデリングを基本原理から丁寧に解説し、Mplusを用いての実際の研究への応用の指針まで示した必携の入門書。

「誤解を恐れずに言えば,SEM [構造方程式モデリング]の可能性と限界を知ることは,社会科学領域における現在の統計解析技術の可能性と限界を知ることとほぼ同義です。そして,統計解析によって何ができ,何ができないのかの線を明確に理解することができれば,データの収集に先立って,理論的検討や研究デザインの工夫をどこまでやらなければいけないかも自ずと見えてきます。本書の真の目的は,まさにそのような「線」を読者の皆さんに理解していただくことにあります。」(「はじめに」より)



監修者略歴
村上 隆(むらかみ たかし)
1947 年 岐阜県に生まれる
1992 年 博士(心理学)(筑波大学)
現在 中京大学現代社会学部 教授
専門 計量心理学

行廣隆次(ゆきひろ りゅうじ)
1965 年 山口県に生まれる
1991 年 名古屋大学教育学研究科教育心理学専攻博士課程後期課程中退
現在 京都学園大学人間文化学部 准教授
専門 認知心理学,心理統計学

編著者略歴
伊藤大幸(いとう ひろゆき)
1・2・3・5・7・8・9・10 章担当
1982 年 千葉県に生まれる
2010 年 名古屋大学大学院教育発達科学研究科博士後期課程短縮修了(博士(心理学))
現在 中部大学現代教育学部 講師
専門 心理学全般(発達心理学,教育心理学,心理統計学,認知心理学,神経画像法等)


著者略歴
谷 伊織(たに いおり)
4章担当
1979 年 三重県に生まれる
2007 年 名古屋大学大学院教育発達科学研究科博士課程後期課程満期退学(博士(心理学))
現在 愛知淑徳大学健康医療科学部 准教授
専門 パーソナリティ心理学,発達心理学,心理統計学

平島太郎(ひらしま たろう)
6章担当
1987 年 長野県に生まれる
2015 年 名古屋大学大学院教育発達科学研究科博士後期課程満期退学
現在 愛知淑徳大学心理学部 講師
専門 社会心理学

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