@simizu706

Hiroshi Shimizu

先日はMLSEMに関するURLを教えて頂き誠にありがとうございました。統計表記など勉強不足で時間はかかるかもしれませんが、読んでいきたいと思います。また、別件の分析ではございますが、MLSEMの結果Chi-Square Test of Model Fitのdfが1というはなにか問題がございますか?また、Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Modelのdfはまた違う値を示しておりますが、報告すべきは前者でしょうか?お忙しいところ何度も恐れ入りますが、お返事頂ければ幸いです。

dfが1でも問題があるわけではないです。ただ、SEMの場合はΧ2乗検定自体があまり意味が無いです。ベースラインモデルは適合度を計算するときに使うもので、推定したモデルそのものとは関係がないです。
+2 answers in: “学級風土的変数 (e.g., "あなたの学級は~ですか"と問うもの) と他の変数 (e.g.,集団同一視と満足度) の因果関係を推定するMLSEMによる分析結果について (Mplus使用)。個人レベルでは性別を、集団レベルでは学年を統制し、集団同一視と満足度間では相関を許しました。結果、学級風土的変数は個人レベルでも集団レベルでも集団同一視や満足度に正の影響を及ぼしていました。この分析結果をモデル式で示すとどのようになるかご教示頂くことは可能でしょうか?色々と調べておりますが、不確かであり、ご教示頂ければ大変幸いです。”

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清水先生 平素よりお世話になっております。一つ伺いたいことがあるのですが、よろしいでしょうか?HADでbrunner munzel検定を用いる場合、目安となる最小サンプル数はありますでしょうか?文献上で10以下のサンプル数の場合には検定が安定しないとあったのですが、それを目安にしても良いでしょうか?

この手の、必要なサンプルサイズはいくらか、的な質問には僕は答えられないです。すみません。

ご多忙のところ失礼いたします。縦断調査を行い、T2学習意欲に対するT1学習意欲の影響について、T2教師のサポートをレベル2に投入し、切片も回帰係数も学級集団間変動を仮定してHLMを行いました。切片の変量効果の分散成分は有意、係数の分散成分は有意ではないという結果が出ました。またそもそもの固定効果の切片が有意ではない結果も出ました。この状況で固定効果が有意ではない結果はどのように解釈すればいいのでしょうか。固定効果の切片が有意ではないので母集団ではちらばりすぎているが、T2の学習意欲は学級集団によって違いがあり、T1学習意欲がT2学習意欲に及ぼす影響には学級集団差はないということでしょうか。

固定効果が0であるかどうかを検定する意味がよくわかりません。変量効果の分散成分が有意ということは、集団間変動を考慮した分析がある程度妥当であることを示しているとは思います。

恐れ入りますが、統計について質問させて頂きます。複数のネガティブな対人的な出来事の経験の有無を測定しました(二値変数)。これらの出来事の中に似たようなものがあり、参加者の反応を基に、情報の集約や出来事の分類をできないかと考えています。このデータで潜在因子の存在を仮定できるか微妙なのですが、現在、数量化三類とクラスター分析の組合せを考えています。他に分析方法がありますでしょうか。

項目反応理論などはどうでしょう。

HADで潜在ランク分析を行いたのでのです,分析方法,結果の見方等について分かるHP,資料等あればお教え頂けないでしょうか。よろしくお願い申し上げます。

HADの潜在ランク分析は正式なものではないので、できれば荘島先生のExametrikaで分析することをお勧めします。

恐れ入りますが、ベイズ統計について質問させていただきます。通常のパラメタだけでなく、生成量についても、収束の指標のR hatやEffective sample sizeは気にした方がいいのでしょうか。誠に恐縮ですが、ご回答いただければ幸いです。

それらは生成したときのパラメータに依存しますが、確認はしておいた方がいいと思います。

お忙しいところ失礼いたします。ロジスティック回帰分析の結果にでてくる「グループ判別」という表は,クロス表と同じでしょうか?同じだとすれば,度数があるはずのセルに「0」が表示されていて,分析結果を信頼してよいのか困惑しています。 ご教示いただけますと幸いです。

実際の値と予測値のクロス表です。

突然すみません。的外れな質問かもしれませんが、お答えいただけますと幸いです。変数Aと変数Bは連続変量で、変数Cは二値変数なのですが、この3つを使って、A → B → CのモデルをSEMで作り,間接効果を検討しております(mplusを使っております)。この場合、間接効果の推定値として出てくる非標準化係数は、excelのexp()で変換して、オッズ比として解釈しても良いのでしょうか?普通のロジスティック回帰とは非標準化係数の扱いが異なるかもしれないと思い、お伺いした次第です。

非標準化であれば、そのように解釈ができるかもしれませんね。変数Aが1単位増えた時に、Bが平均的にb単位増え、それによってc単位Cのロジット得点が増えるということだと思うので。ただ、自信がないです。

突然のお願いにもかかわらず、ご回答いただき、ありがとうございます。手元のデータではNが180ですが、重回帰(R)とSEM(Mplus)の結果を比較すると、p値が0.005から0.01程度異なっています。このような場合、どちらが適切だと思われますか。ご返答いただければありがたく存じます。

モデルによりますが、ただの重回帰モデルなら重回帰(R)のほうです。

重回帰分析をSEMで行うと、回帰係数について、t検定ではなくz検定が行われますが、この違いは重要なものでしょうか。また、その他、通常の回帰分析との違いで、気を付けた方がいい点があれば教えて頂けないでしょうか。突然恐縮ですが、ご教示頂ければ幸いに存じます。

SEMは最尤法を使います。最尤法は漸近理論によって、サンプルサイズが十分大きければ標本分布が正規分布になるという漸近正規性という性質を使ってパラメータの精度を評価します。要は、最尤法だとZ統計量を使い、重回帰だと最小二乗法を使うのでt統計量になる、ということです。サンプルサイズが小さいなら、t統計量(つまり重回帰)のほうが正確です。

突然恐縮ですが、重回帰分析でのカテゴリカル変数(3水準)×連続変量の下位検定について伺います。SPSSの分散分析のプログラムを用い、カテゴリカル変数を独立変数、連続変量を共変量として投入し、オプションでそれらの交互作用を組み、連続変量を1SD上下させた値点で、カテゴリカル変数の各水準間で多重比較を実行するという方法を知人から聞きました。この方法は適切な方法といえるのでしょうか。ご教示頂けますと幸いに存じます。

手続きとしてはそれでいいですが、厳密にはそこで多重比較の問題が出てきます。Holm法か何かで有意水準を調整した方がいいと思います。

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