プロフェッショナル統計分析ワークショップ
応用コース 2：構造方程式モデリング（SEM：Structural Equation Modeling）

Q＆A
このコースを受講いただいた皆様からの質問の一部とインストラクターからの回答を紹介致します。受講後はお気軽にご質問ください。
（インストラクター：佐々木亮）

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質問

回答・コメント

2,Parameters（「パラメータ」）について。テキスト中に関連する複「パラメーター」(parameters)と呼ばれていますが、それは「X の数＋１」です。１は切片7,数のご説明があり少し混乱してしまいました。

１個のことです。私としてはパラメーターという呼び方が誤解を招きやすいので、
「X＋１」

69,

「パラメータの数は傾き（coefficient）と切片(Intercept)の数」 と呼んだらどうかと思っています。それなら間違えようがないかと思っております。

81「“傾き”には強弱と大小がある」「（パス）係数」はいわゆる“傾き”のことで、これの判断は（１）t 値と p 値を見て有意であることを確認する、（２）（有意であれば）標準化係数(Standardized coefficient)を見て、→「パラメータ」「傾き」「切片」「（パス）係数」の関係について、 大・中・小を判断するということになります。なお、t 値と p 値が有意でない場合には、標もう少し詳しくご教示いただければ幸いです。

準化係数は見る必要はございません。

1

（Source: Kline, 2005, pp.122、Cohen, 1988 をもとにインストラクター作成）
2（上記に関連して）これは、1 以外に用いることはありません。ちなみに 2 あるいは 3 を入れると、データ列

Regression weights（係数）の欄に“1”と入力の値が 2 分の 1 あるいは 3 分の 1 になるだけです。ただし、2 とか 3 を用いた論文を見た→「計算されたデータを『×1』で反映させてくださいの意味」 ことはございません。また、AMOS 以外の STATA や LISREL ですとパソコンの方で１をとのご説明でしたが、『×2』（データが 1/2 の大きさになる）や自動的に入れてきますので操作者が手で変えられないと思います。ということで AMOS も『×3』（データが 1/3 の大きさになる）については、どのよう自動で入れてくれると、「１を入れる」という説明をしなくてよくなるかも、と思っていまな場合に用いる（“2”または“3”と入力する）のでしょうか。

すが、現段階では操作者が手で入れる必要がありますね。そして、１を入れ忘れるのが、うまくは知らない場合の 8 割方の原因になっていると思います。AMOS が走らなかったから、どこかに１を入れ忘れていると思っていただければと思います。

4,「切片は信用できない」（「1.888 は 0 とは言えない＝ほぼ０ではい、切片をはずすことはできないので、しょうがなく入れますね。一方、標準化値6ある」）にも関わらず、等式（Ｙ＝1.89+1.83Ｘ）には反映させる（Standardized Value）の図を表示させると、切片はなくなるので、気にしなくてよくなりのが一般的でしょうか。

ます。学術論文には通常はこちらの標準化値（Standardized Value）の図を掲載するので、切片に関して質問や批判される余地はなくなります。

20,

標準化推定値、非標準推定値で得られた相関係数はマイナスの

これは、「Ｘが増えると比例してＹが増える」ということだと正の相関。「Ｘが増えると比値ですが、「マイナスの相関係数」とはどのような意味を持つの例してＹが減る」ということだと負の相関（マイナスの相関）となります。
「相関係数は 0でしょうか（「相関係数は 0〜1 までの値を取る」ということで、 〜1 までの値を取る」という記載は、「相関係数の絶対値は 0〜1 までの値を取る」が正確
48プラスの値になると認識していました（テキスト 3−p15））。

ですね。報告書の記載を修正させていただきます。このご指摘、ありがとうございます。

残差（e1…）の矢印の向きについて。どの SEM デザインをみてこれは、逆の矢印とすることはありません。X の箱と、e1 の丸の両方から刺さって 100%も、矢印の方向は同じですが、逆矢印にした方が、“残った他のということになります。実際には、（１）X から Y 予測値を計算して、（２）Y 実測値から要因”という意味合いを視覚的に説明できるのではないかと思それを引き算して、（３）残った値を e1 として表示していますから、計算の順番は御指摘いました。のとおりです。まあ、図の表現上はそういうものだとご理解ください。
二つを合計して 100%→逆矢印となるパターンはありますか。と考えると。

SEM については、「心理学、教育学、社会学でよく使われる」と「栄養学」についは経験がないのですが、調査の入札のプロポーザルには書いたことがあのご説明がありました。

ります。その時は栄養分野の専門家と組んで書いたのですが、その経験からは、十分有効→「栄養学」のように、その 3 分野とも関わりを持つことの多だと思います。特に、ロジックモデル（介入→アウトプット→アウトカム）のアウトカムい分野についても、用いられるケースは多いでしょうか。例えが、主観的なリッカートスケール（５段階などの自己評点）となっている場合にはたいへ

ば、栄養学の中にも、栄養心理学、栄養教育学、人間栄養学/食ん有効な分析手法だと思います。特にいくつかのＸを組み合わせて「個人の健康状態」を生態学のように専門が分かれているため、理論によっては SEM表現する場合などに有効と思います。さらに、通常の直線の関係になっておらず、途中で2が有効なのかな、と思いました。

回ったり、相互に関連する場合などの関係が考えられるので、それを分析するのはエクセ
ルの回帰分析ではできずに SEM で分析するのが適切と思います。
たとえば、「健康の認識」⇔「実際の血圧」などはどちらが原因とも言える相互に影響し合っていると思います（個人の経験です（私のケースです））。

ご質問を寄せていただいた皆様、たいへんありがとうございました。この場を借りて御礼申し上げます。今後も随時追加していきたいと存じます。
（最終更新日）2021/08/22
イラスト：いらすとや（https://www.irasutoya.com/）（サイトに説明のある使用許諾の範囲内で使用させていただきました。）
このワークショップの全体構成は以下のようになっています。
• 『プロフェッショナル統計分析ワークショップ』（基礎コース） https://www.idcj.jp/seminar/statistical-analysis-workshop.html
講師：佐々木亮（ウェスタンミシガン大学評価学博士）、高木桂一（スタンフォード大学社会学博士）• 『プロフェッショナル統計分析ワークショップ』（応用コース） https://www.idcj.jp/pickup/grow/statistical-analysis-workshop-advanced.html
インストラクター：佐々木亮（ウェスタンミシガン大学評価学博士）
応用コース１：インパクト評価の最新テクニック（DID, PSM, IV）
応用コース２：構造方程式モデリング（SEM：Structural Equation Modeling）
応用コース３：インパクト評価のためのサンプルサイズの計算応用コース４：メタ分析（システマティック・レビュー）の計算

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