No.08680 ロジスティック回帰分析を反復してパス解析ってできるんですか?  【じぇいえす】 2008/12/18(Thu) 22:40

統計をほとんど勉強しないままデーターを取ってしまい,後で苦労しています。
よろしくおねがいします。
データーは約30のバイナリー(0,1)変数のデーターでおよそ250ケースです。
変数は横断的には,ケースのヒストリカルな背景,イベント直前の状態(トリガーと考えられる),イベントの形態に関するもの,の3種類からなり,2つの主なヒストリカルな変数から始まり,分岐したり合流したりしながら4つのイベント形態につながっていくモデルです。
0,1の変数でもパス解析はできると聞きかじったのでやってみましたが,p<.01の有意な相関があるのに標準化されたパス係数が0.2とか,えらく小さくなるし,飽和モデルのと有意差はないのに,GFIが低かったりと,なにやらよくわからない状態です。
もともと0,1データーなので,ロジスティック回帰分析を繰り返してパス図を作る方がよさそうな気がしてきたのですが,そんなことってできるんですか?
統計は独学・我流で,生兵法なので,用語もあやしいのですが,ご示唆がいただけましたら,幸甚です。

No.08700 Re: ロジスティック回帰分析を反復してパス解析ってできるんですか?  【じぇいえす】 2008/12/19(Fri) 21:33

追伸いたします。
あらためて考えると,順序カテゴリカルデーターを従属変数にして,一次線形モデルの共分散構造分析ができるか,という疑問だったのかなと思います。
厳しい状況だとはおもいますが,教科書を読んで考えるに,順序カテゴリカルデーターの観測変数にたいして,「その値を与える確率」という潜在変数を仮定すれば,その潜在変数は連続変数として近似的に扱えるのではないか,などと考えました。
すこしはましな方法でしょうか?

No.08706 Re: ロジスティック回帰分析を反復してパス解析ってできるんですか?  【じぇいえす】 2008/12/20(Sat) 07:10

無知をさらすようで,恥ずかしいのですが。
ネットを眺めたところ,ロジットモデル,プロビットモデルをつかうといいらしい,という感触がありますが,どえらく難しそうです。数式がまったく理解できないわたしには,さしあたり無理です。
ということで,次の方法を考えました。
‖申泥蹈献好謄ック回帰分析を繰り返し,パス図を作る。
⊇膂盟蟯愀舷瑤鬚弔って,モデルの適合度を検討する。
ということで試してみますが,いかがでしょうか?

No.08718 Re: ロジスティック回帰分析を反復してパス解析ってできるんですか?  【じぇいえす】 2008/12/23(Tue) 11:43

書き込みっぱなしではよくないとおもい,結果を報告いたします。

前の方法の逆の順番でやってみました。
―膂盟蟯愀舷瑤鬚弔って,モデルを作り,モデルの適合度を検討する。
多重ロジスティック回帰分析をおこなって,パスをたしかめる。

,任蓮ぅ好團▲泪鵑料蟯愀舷行列をつかって,最尤法と(重み付けなし)最小二乗法でやってみました。GFIは前者で,.86 後者で .94 くらいでした。(なんでこんなに違うのでしょうか?)
△任蓮い垢戮討離僖垢罵意な関係がみられました。

こんなんでよかったでしょうか?

No.08719 Re: ロジスティック回帰分析を反復してパス解析ってできるんですか?  【青木繁伸】 2008/12/23(Tue) 20:03

なかなか,こういうアプローチをした人が少ないのでコメントもないのでしょうね。
参考になる,先人的アプローチだと思います。拍手!

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