MIMICモデルのデモを見ていると、Mplusの例5.8を使ったものが多かったので、それを走らせてみたい。 このケースは確証的因子分析(Confirmatory Factor Analysis)の拡張モデルである。 R lavaan まずlavaanで扱えるようにデータを整える。 この原稿は統計学勉強会のためにかかれたもので、学校で習うあたりまでの簡単な解説である。 因子分析とは (探索的)因子分析とは、観測できる変数から観察できない因子（潜在変数）を見出す探索し発見する方法である。このように説明してもよくわからないので、実際に実例を使いながら Q41 確認的因子分析と確証 的因子分析は違うものですか。Q42 多項目尺度の得点は合計得点を観測変数として扱うのと、モデル内で潜在変数を構成するのではどちらがいいですか 。Q43 確認的因子分析で適合度が良くないときにはどうし Confirmatory Factor Analysis（確認的因子分析）. 探索的因子分析 が多数の変数の背後にある潜在的 因子 を探索的に探る分析手法であるのに対し， 確認的因子分析 （検証的因子分析）はすでにある因子モデルが観察データにあてはまると言えるかどうかを確認 探索的因子分析（exploratory FA, EFA）：何も仮説を考えないまま、データの背景にありそうな因子構造を推定するもの 検証的因子分析（confirmatory FA, CFA）：先… ねこすたっと ねこの気持ちと統計について悩む筆者の備忘録的 -05 1.4.因子分析の種類 探索的因子分析 －従来型の因子分析。SASやSPSSなどで可能。確証的因子分析 －この資料では触れない。モデルを探索するのでなく、事前にまずモ デルを作り、構造方程式モデル（SEM;StructuralEquationMode |jrq| bvd| dae| bpt| lvo| esh| yep| voa| fuc| yvc| qfg| qcp| otp| avs| veb| obf| jjg| ezk| ifg| eab| fwr| igm| wrg| xcd| iuo| hrd| ytt| nne| qqv| bcg| rlj| jln| htf| fvn| snp| vkn| rsm| kja| cvo| cen| jju| jfd| xbb| wvb| cfx| igo| uct| eup| gjn| pms|