締切済み

共分散構造分析のパス係数について

  • すぐに回答を!
  • 質問No.5371073
  • 閲覧数2985
  • ありがとう数8
  • 気になる数0
  • 回答数2
  • コメント数0

お礼率 100% (2/2)

現在アンケートを行いその結果を因子分析、共分散構造分析を行っています。解析結果についてわからないことがあるので質問しました。

アンケート調査ではA、B、Cの3つのテーマから質問項目を構成しており、A、B、Cそれぞれの項目で因子分析を行った後、共分散構造分析によりA、B、C全体の因果関係を見ようとしているのですが、ここで全体としてA→B、A→C、B→C(AはCに直接影響を与え、更にBを通して間接的にCにも影響を与える)という因果関係が成り立つと仮説をたてています。

まず共分散構造分析で
A→B、
A→C、
B→C、
それぞれの関係を見ていくと適合度は基準を満たしており、パス係数も正の値で全て0.1%有意でした。

しかし、最終モデルとしてA、B、C全ての因果関係を見ていくと適合度は十分だったのですが、A→Cのパス係数が負の値になってしまいました。(A→Cだけで関係をみるとパス係数は正だったのですが、そこにBを加えA→B、B→Cという因果関係を加えるとA→Cのパス係数は負になってしまいました。)パス係数は5%有意でした。

そこで質問なのですが、他の要因が入ることによってパス係数の正負が逆転することはあるのでしょうか?

回答 (全2件)

  • 回答No.2

ベストアンサー率 50% (410/818)

> A→Cだけで関係をみるとパス係数は正だったのですが、そこにBを加えA→B、B→Cという因果関係を加えるとA→Cのパス係数は負になってしまいました。

> 他の要因が入ることによってパス係数の正負が逆転することはあるのでしょうか?

もちろん、ありえます。

A単一ではプラスの作用を与えるが、Bが加わるとマイナスの作用を与える。つまり、Aという変数はBに依存してプラスかマイナスの値をとりうるということでしょう(交互作用があるのかもしれない)。あるいは、そもそもBは不要な変数で、Aの説明率を下げているだけなのかもしれない。

色んな指標を参考にどれが最適なモデルであると判断するか、それもデータ解析の技術の1つというわけですね(^_^;) もちろん、数値だけではなく実質科学的な観点からも考察しなければなりませんけど。
お礼コメント
jeba

お礼率 100% (2/2)

回答ありがとうございます。
感覚的にBを加えてもマイナスになることはないとずっと考えていたのですがそうではないようです。

ご指摘の通りAとBの関係をもう一度解析しなおし、最適なモデルを探してみることにします。
投稿日時 - 2009-10-19 21:53:21
感謝経済、優待交換9月20日スタート
  • 回答No.1

ベストアンサー率 63% (264/416)

構造方程式が、たとえば

B = 2A
C = B - A

なら、どうでしょう?
お礼コメント
jeba

お礼率 100% (2/2)

回答ありがとうございます。

もう一度よく見てみると、A→Cへのは直接的な効果はマイナスでしたが間接的な効果は2倍とは行かないまでも直接効果より大きく、総合的な効果はプラスになっていました。
投稿日時 - 2009-10-19 21:41:08
AIエージェント「あい」

こんにちは。AIエージェントの「あい」です。
あなたの悩みに、OKWAVE 3,500万件のQ&Aを分析して最適な回答をご提案します。

関連するQ&A
このQ&Aにこう思った!同じようなことあった!感想や体験を書こう
このQ&Aにはまだコメントがありません。
あなたの思ったこと、知っていることをここにコメントしてみましょう。

その他の関連するQ&A、テーマをキーワードで探す

キーワードでQ&A、テーマを検索する

特集


より良い社会へ。感謝経済プロジェクト始動

ピックアップ

ページ先頭へ