CS版解説書  [特定機能編] 構造方程式モデリング SE01A




構造方程式モデリング (SEM: Structural Equation Modeling) の機能は 線形SEM (sem) と 一般化SEM (gsem) の機能に大別されます。本解説書はsem/gsem双方の機能を用例主体に解説するものです。

構成は次のとおりです。

NEW:   18版での新規追加
#  タイトル  記載内容 ページ数 評価版
1  SEM機能概要  Intro 1 - SEM機能の紹介 2  
2  SEMによるCFAへのアプローチ 10  
3  Intro 3 - 因子変数 (gsem only) 5  
4  Intro 4 - SEMに伴う基本概念 13  
5  Intro 5 - モデルの紹介 26  
6  Intro 6 - グループの比較 12  
7  Intro 7 - SEM推定後機能 9  
8  Intro 11 - SSDによるモデルのフィット (sem only) 8  
9  潜在クラス分析機能 (LCA) の紹介 5  
10  semコマンドの用例  Example 1 - 測定モデル(単一因子) 14
11  Example 3 - 測定モデル(複数因子) 9  
12  Example 4 - 適合度指標 6  
13  Example 5 - 修正指数 6  
14  Example 6 - 線形回帰 6  
15  Example 7 - 非再帰的構造モデル 10  
16  Example 8 - 係数の検定と制約の付加 11  
17  Example 9 - 潜在内生変数を含むモデル 11  
18  Example 10 - MIMICモデル 10  
19  Example 11 - Bentler-Weeks形式 6  
20  Example 12 - 見かけ上無関係な回帰 (SUR) 5  
21  Example 13 - 方程式レベルのWald検定 3  
22  Example 14 - 予測値 6  
23  Example 15 - 高次CFA 7  
24  Example 16 - 相関の検定 7  
25  Example 17 - 相関のあるuniquenessモデル 7  
26  Example 18 - 潜在成長モデル 9  
27  Example 20 - グルーピング 9
28  Example 21 - グループレベルの適合度指標 3  
29  Example 22 - グループ間での等値性検定 4  
30  Example 23 - グループ間での制約の付加 7  
31  Example 24 - 信頼性 9  
32  gsemコマンドの用例  Example 27g - 測定モデル(単一因子) 9
33  Example 28g - 1 パラメータロジスティックIRT モデル 13  
34  Example 29g - 2 パラメータロジスティックIRT モデル 7  
35  Example 30g - 混合効果モデル(2 レベル) 11  
36  Example 31g - 測定モデル(2 因子) 8  
37  Example 32g - 構造モデル 6  
38  Example 33g - ロジスティック回帰 5  
39  Example 34g - 組合せモデル 4  
40  Example 35g - 順序プロビット/ロジスティック回帰 8  
41  Example 36g - MIMIC モデル 4  
42  Example 37g - 多項ロジスティック回帰 3  
43  Example 38g - ME: ランダム切片/ランダム傾きモデル 14  
44  Example 39g - ME: 3 階層モデル 8  
45  Example 40g - ME: 交差モデル 4  
46  Example 41g - ME: 多項ロジスティック回帰 9  
47  Example 42g - ME: 媒介モデル 10  
48  Example 43g - Tobit 回帰 4  
49  Example 44g - 区間 回帰 7  
50  Example 45g - Heckman 選択モデル 9  
51  Example 46g - 内生処置効果モデル 7  
52  Example 47g - 指数生存時間モデル 4  
53  Example 48g - 対数ロジスティック生存時間モデル 6  
54  Example 49g - Weibull 生存時間モデル 7  
55  Example 50g - LCA: 潜在クラスモデル 11  
56  Example 51g - LCA: 適合度判定 4  
57  Example 52g - LCA: 潜在プロファイルモデル 13  
58  Example 53g - LCA: 有限混合ポアソン回帰 12  
59  Example 54g - LCA: 有限混合ポアソン回帰(複数応答) 7  
     合計: 469  


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