Download presentation
Presentation is loading. Please wait.
1
13.1 パス解析 （１） 標準偏回帰係数 変数の標準化
2
(4) 相関の分解 相関係数＝直接効果＋間接効果＋疑似相関 直接効果＋間接効果＝総合効果
3
(2) 疑似相関と偏相関係数 疑似相関 偏相関係数
4
13.3 因子分析(factor analysis)
(1) 因子分析とは 因子分析： 多くの変数の相関関係を少数の潜在因子によって 説明する方法.潜在因子により観測変数間に相関が 発生していると考え，分析を進める． 国語成績 表13.1 試験の成績データ 生徒Ｎｏ． 国語 英語 数学 理科 ｕ1 ｕ2 ｕ3 ｕ4 1 u11 u12 u13 u14 2 u21 u22 u23 u24 … i ui1 ui2 ui3 ui4 n un1 un2 un3 un4 文系能力 英語成績 数学成績 理系能力 理科成績 潜在因子 観測変数
5
(2) 因子分析のモデル 潜在因子→共通因子 因子得点 ：共通因子の個人ごとの得点： 因子負荷量：共通因子の観測変数に与える影響の度合い
(2) 因子分析のモデル 潜在因子→共通因子 因子得点 ：共通因子の個人ごとの得点： 因子負荷量：共通因子の観測変数に与える影響の度合い 独自因子：観測誤差だけでなく，各科目独自の変動も表す
6
【仮定】 標準化 期待値０，分散はそれぞれ 共通因子間，独自因子間， 共通因子と独自因子も無相関 因子負荷量は，観測される変数ｕと共通因子ｆとの母相関係数と等しくなる．
7
と が，互いに無相関なので
8
とおくと
9
13.5 多段層別分析 表13.3 多段層別分析のデータ形式 Ｎｏ． ｘ1 ｘ2 ｘｐ ｙ 1 ｘ11 ｘ12 … ｘ1ｐ ｙ1 2 ｘ21
13.5 多段層別分析 表13.3 多段層別分析のデータ形式 Ｎｏ． ｘ1 ｘ2 ｘｐ ｙ 1 ｘ11 ｘ12 … ｘ1ｐ ｙ1 2 ｘ21 ｘ22 ｘ2ｐ ｙ2 i ｘi1 ｘi2 ｘiｐ ｙi n ｘn1 ｘn2 ｘnｐ ｙn
Similar presentations
