「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---021

★ 相関係数とSEMのパス係数 ★

　345　相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/09 (土) 04:12
　　356　Re: 相関係数とSEMのパス係数　　Jack　　2002/11/10 (日) 17:42
　　　358　Re^2: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/10 (日) 22:28
　　　　360　Re^3: 相関係数とSEMのパス係数　　Jack　　2002/11/11 (月) 02:12
　　　　　362　Re^4: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/11 (月) 10:14
　　346　Re: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/09 (土) 12:00
　　　351　Re^2: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/09 (土) 21:19
　　　　352　Re^3: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/09 (土) 22:18
　　　　　353　Re^4: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/10 (日) 01:57
　　　　　　354　Re^5: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/10 (日) 10:30
　　　　　　　373　Re^6: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/11 (月) 23:34

345.　相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/09 (土) 04:12

はじめまして。
現在，Amosを使って共分散構造分析を行っています。
まず，概念（潜在変数に相当）ごとに観測変数の合計値を算出し，
SPSSでそれら合計値間のピアソン相関係数を出しました。
その相関をもとにモデルを作成し検証を行ったところ，相関係数
は正の値だったのに，モデル上のパス係数は負の値になるという
現象が起きています。
両者は別物と理解していますが，正負の方向まで違ってしまって
よいのでしょうか。データやオペレーションに問題があったの
でしょうか?

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356.　Re: 相関係数とSEMのパス係数　　Jack　　2002/11/10 (日) 17:42

> 現在，Amosを使って共分散構造分析を行っています。
> まず，概念（潜在変数に相当）ごとに観測変数の合計値を算出し，
> SPSSでそれら合計値間のピアソン相関係数を出しました。

なんのために共分散構造分析をしたのでしょうか.合計値間相関ではなくて，Amosが出力する，因子間相関の推定値を使った方でよいのです.

> その相関をもとにモデルを作成し検証を行ったところ，相関係数
> は正の値だったのに，モデル上のパス係数は負の値になるという
> 現象が起きています。
> 両者は別物と理解していますが，正負の方向まで違ってしまって
> よいのでしょうか。データやオペレーションに問題があったの
> でしょうか?

因子間相関によって生じる現象なので，当然あることです.

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358.　Re^2: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/10 (日) 22:28

> なんのために共分散構造分析をしたのでしょうか.合計値間相関ではなくて，Amosが出力する，因子間相関の推定値を使った方でよいのです.

実は，あらかじめ「仕事に対する認知的評価」「職場で感じる感情」などを潜在変数として想定し尺度を設定したのですが，全質問項目を対象に因子分析をしたところ，
因子が「ポジティブな評価」「ネガティブな評価」「ポジティブな感情」「ネガティブな感情」のようにネガ・ポジでも分かれてしまったのです。

そこで，「ネガ・ポジ含めた評価」との相関を見るために合計値で相関係数を出しました。潜在変数もネガ・ポジで分けるべきなのでしょうか。
ただ，そうすると関係がかなり煩雑になってしまいます。因子がその本質的特性よりネガ・ポジで分かれてしまうことはあることだと聞いていますし....。本当は質問項目をもっと吟味すべきだったのでしょうが。

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360.　Re^3: 相関係数とSEMのパス係数　　Jack　　2002/11/11 (月) 02:12

> 因子が「ポジティブな評価」「ネガティブな評価」「ポジティブな感情」「ネガティブな感情」のようにネガ・ポジでも分かれてしまったのです。
>
> そこで，「ネガ・ポジ含めた評価」との相関を見るために合計値で相関係数を出しました。潜在変数もネガ・ポジで分けるべきなのでしょうか。

それは仮説とデータ収集計画の失敗です.仮説を検証するために適切な指標を得ることができなかったのです.測定モデルで失敗したのに，データの変動を無視した合計値相関なので強い相関が生じているのです.測定すべき概念，測定したい概念を想定していないのです.

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362.　Re^4: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/11 (月) 10:14

> それは仮説とデータ収集計画の失敗です.仮説を検証するために適切な指標を得ることができなかったのです.測定モデルで失敗したのに，データの変動を無視した合計値相関なので強い相関が生じているのです.測定すべき概念，測定したい概念を想定していないのです.

なるほど。
この研究はアメリカの研究の追試で，英語版の質問紙を日本語版に翻訳して使用しました。日本語版質問紙で日本人を対象として予備調査を行い，その信頼性，妥当性を確認すべきだったということなのでしょうね。

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346.　Re: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/09 (土) 12:00

> 両者は別物と理解していますが，正負の方向まで違ってしまって
> よいのでしょうか。データやオペレーションに問題があったの
> でしょうか?

想定したモデルに問題があるのでしょう。
重回帰分析（パス解析）における，多重共線性みたいなものなんでしょう?

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351.　Re^2: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/09 (土) 21:19

> 想定したモデルに問題があるのでしょう。
> 重回帰分析（パス解析）における，多重共線性みたいなものなんでしょう?

ということは，独立変数間に相関の高いものが含まれている可能性があるということですね。
その可能性はあります。
そのものはどうやって特定すればよいでしょう?

観測変数全部の因子分析を行って，対応すると予想された概念潜在変数より他の潜在変数
への相関が高いものは除外する，という方法で良いのでしょうか?

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352.　Re^3: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/09 (土) 22:18

> 観測変数全部の因子分析を行って，対応すると予想された概念潜在変数より他の潜在変数
> への相関が高いものは除外する，という方法で良いのでしょうか?

それは，逆方向では?
対応すると予想された概念潜在変数に共に相関が高いものが問題なんでは?

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353.　Re^4: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/10 (日) 01:57

> それは，逆方向では?
> 対応すると予想された概念潜在変数に共に相関が高いものが問題なんでは?

そうか，そうですね。
で，方法論としては因子分析でよろしいので?

全体で潜在変数は7個あるのですが，とりあえず問題の現象（正負が逆）が
起きている2変数に関して観測変数の因子分析を行ってみるということで
よいのでしょうか?
全観測変数対象だと，固有値1以上の指定で因子が抽出できなかったもので。

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354.　Re^5: 相関係数とSEMのパス係数　　　　　2002/11/10 (日) 10:30

> 全体で潜在変数は7個あるのですが，とりあえず問題の現象（正負が逆）が
> 起きている2変数に関して観測変数の因子分析を行ってみるということで
> よいのでしょうか?

重回帰分析をして（該当する潜在変数が従属変数，それに関係する変数が独立変数），トレランスを計算すればいいのでは?

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373.　Re^6: 相関係数とSEMのパス係数　　さとう　　2002/11/11 (月) 23:34

> 重回帰分析をして（該当する潜在変数が従属変数，それに関係する変数が独立変数），トレランスを計算すればいいのでは?

重回帰分析やってみます。
トレランスが低い変数は除いた方がいいのですね。
アドバイスありがとうございました。

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