計量

因子分析とカテゴリカル因子分析の結果はとのくらい異なるか

ノーマルな因子分析は連続変数を用いる。その拡張としてカテゴリカル変数でも因子分析は可能である。今回は、連続変数で推定した結果とカテゴリカル因子分析の推定はどのくらい異なるのかをシミュレーションしてみたい。 大前提としてカテゴリカル変数といっ…

StataでLassoとリッジ回帰

Stata16でLassoが新しく使えるようになったそうだ。 https://www.lightstone.co.jp/stata/stata16_new.html#Lasso 僕はStataはあまり使わないので、新しいStataを入手していない。今手元にあるものはバージョン13で少し古く、標準機能でLassoはできない。た…

Rで相関プロットを描く

相関分析を視覚的に認識するために、相関プロットは有効である。特に、二次分析の際などに威力を発揮するかもしれない。二次分析は仮説があってそれを検証すために調査を作れるわけではないので、どの部分を分析するか、総当たりで検証することもあるからだ…

コマンドラインにふりながを打つ

CUI、コマンドライン、など呼び方はいくつかあるが、統計処理をする際にコマンドを打つ作業が求められることがある。統計学の習得をする際にコマンドを打つという作業でつまづく人は多いらしい。 計量の研究者でもSPSSやAMOSだったらできるが、RやMplusは無…

SPSSでステップワイズ回帰

SPSSでもステップワイズ回帰をやっておこうと思う。 重回帰分析 データは先のエントリと同じくCPS1985を使っている。 通常通り線形回帰のダイアログボックスを表示させる。 方法を「ステップワイズ法」にすればステップワイズ回帰になる。 REGRESSION /MISSI…

Rでステップワイズ回帰

ステップワイズ回帰とは説明する変数(独立変数)に何を入れれば、最も説明力が高いモデルが作れるかを自動的に考えてくれるという方法だ。日本語ではSASのJMPのページの解説がよさそうに思えた。 www.jmp.com PCで統計パッケージを使って行えば、自動的に最も…

ヴィネット調査とその意義

ヴィネット調査というものを知らなかったのでヴィネット調査とその意義について簡単に調べてみた。 ci.nii.ac.jp 松田茂樹,2009,「次世代育成支援策によって出産意向は高まるか--ヴィネット調査による政策効果の推計」『ライフデザインレポート』ライフデ…

コーエンのκのサンプルサイズの推定

前回は、クロンバッハのαのサンプルサイズの推定の方法について述べた。 ides.hatenablog.com 今回はコーエンのκ係数である。 以前にコーエンのκについてエントリを入れているので、知りたい方はこちらから。 ides.hatenablog.com 今回はこちらの論文を扱う…

クロンバッハのαのサンプルサイズの計算方法

新しい質問紙・尺度(主に心理系)を作る際や翻訳をする際に求められることが多い内的整合性・内的妥当性の尺度で比較的有名である。今回は、サンプルサイズの計算方法についてである。 Bonettによる計算式を紹介しよう。 Bonett DG., 2002, "Sample size requ…

カテゴリカル因子分析

追記: 019/09/18 以前、psychパッケージのfa.poly functionでカテゴリカル因子分析を書いていたが、非推奨の方法だったようだ。psychパッケージの仕様書には次のように書いてある。 fa.poly Deprecated Exploratory Factor analysis functions. Please use …

因子分析に関するメモ

落穂拾い的なエントリ。 以前のエントリー(http://ides.hatenablog.com/entry/2019/04/08/171145)で取り上げた清水和秋「因子分析的研究におけるmisuseとartifact」の続き部分である。 kansai-u.repo.nii.ac.jp 平行分析もMAPも主成分を使用 Horn(1965)の…

Mplusのデータファイルとパスの2バイト文字

Mplusのデータファイルの位置について。 絶対パスでデータファイルを指定しないといけないと思っていたのが、相対パスでも大丈夫だということに最近気づいた。 絶対パスとは以下のようなものだ。 DATA: FILE IS "C:\Dropbox\Documents\Study\LCA\data.csv" …

因子分析と標本サイズ

清水和秋(2018)「因子分析的研究におけるmisuseとartifact」『関西大学社会学部紀要』 49(2): 191-211. kansai-u.repo.nii.ac.jp 標本サイズ Cattell(1978)は、標本サイズと分析対象の変数の数との比として、3 対 1 を目安としている。この比についての基…

Rで平行分析

Mplusでの平行分析の実行の仕方は以前に書いたが、Rでも実行できる。 今回もbfiデータの1~25列目を使用する(参考: http://ides.hatenablog.com/entry/2019/03/19/093726)。 library("psych") data(bfi) d1<-bfi[1:25] 平行分析は次のように指定する。 fa.par…

因子負荷と相関係数の違い

因子分析をしていて混同しがちなのは因子負荷(因子パターン)と相関係数ではないかと思う。 誰も教えてくれなかった因子分析: 数式が絶対に出てこない因子分析入門作者: 松尾太加志,中村知靖出版社/メーカー: 北大路書房発売日: 2002/05/01メディア: 単行本(…

MAP(最小平均偏相関)

探索的因子分析において因子数を決定する基準として使われるMAPについて。 MAP:Minimum Average Partial correlationであり、日本語だと最小平均偏相関になる。 Velicerによつて開発された方法である。 link.springer.com 因子数を決める基準はどれが適切か…

Mplusで因子分析 & 因子選択の基準

Mplusで因子分析をしたことがなかったので、勉強がてらのメモ。 今回行うのは、下記のエントリで行った探索的因子分析の内容と同じである。 ides.hatenablog.com データはこちらから Mplusのコード TITLE: Exploratory Factor Analysis by Mplus, using NEO …

因子分析のブックガイド

因子分析の参考書のブックガイドを書いておきたいと思う。 誰も教えてくれなかった因子分析: 数式が絶対に出てこない因子分析入門作者: 松尾太加志,中村知靖出版社/メーカー: 北大路書房発売日: 2002/05/01メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 1人 クリッ…

カイザー基準についてのメモ

因子分析の勉強メモ。 カイザー基準は、カイザー・ガットマン基準と呼ぶこともある。これはKaiser(1960)よりも先にGutttman(1954)が先に指摘があったため、連名での表現である。 固有値が1以上のものを因子とする方法である。それは、1つの因子にしか負…

柳井晴夫「因子分析法の利用をめぐる問題点を中心にして」

因子分析について少し勉強をしているところである。因子分析は心理学の人が使うことが多く、心理学徒ではない僕は因子分析をほとんど使ったことがなく、勉強もろくにしたことがないので自分の勉強を兼ねてのエントリーである。 今日、取り上げるのは下記の文…

Rで因子分析 基礎

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…

コマンドの複製

何度も同じような分析をするときには 統計処理を行うとき、クロス集計表や相関係数などの基礎分析を山のようにしなければならない時がある。 SPSSのようにマウスでポチポチしていると大変な手間*1コマンドだと、同じような分析を何度もする際に非常に楽だと…

Rで基礎分析(クロス集計表、相関係数、分散分析)

このエントリーは統計学勉強会用の下書きである。 ここでは、Rでクロス集計表、相関係数、分散分析をする方法を述べる。 どんな難しい分析をするときにも、最初は記述統計、そして、この3つの分析をして、多変量解析に進む。 その意味で、基礎分析と言って…

Rのlavaanパッケージでパス解析を行う

SEMはMplusを使ってきたので、lavaanパッケージについてはほとんど知らないのだが、使う必要性が出てきたので、勉強がてらにメモ。 いわゆるパス解析をこのエントリーではやってみようと思う。 lavaanパッケージを使用するのでインストールをする。 lavaanパ…

検定の早見表

どのような分析・検定をすればいいかがかかれている。 こちらの書籍から。 Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)作者: Richard McElreath出版社/メーカー: Chapman an…

抹消結果を伴った潜在クラス分析の方法の比較

潜在クラス分析の潜在変数を独立変数として使う場合には、いくつか方法がある。最も簡便なのは、潜在クラス分析の中に、従属変数を組み込んでしまう方法である。 パス図で示すとこの方法が合理的であることがわかるだろう。 近年になって一部の統計パッケー…

抹消結果(distal outcomes)を伴った潜在クラス分析

抹消結果を伴った潜在クラス分析(Latent Class Analysis with distal outcomes)とは、潜在変数を独立変数にした分析のことである。今回はMplusを使用して分析を行ってみたい。 まとめると以下のようになる。 表1 カテゴリカル変数の分析法のまとめ 観察さ…

Rでオッズ比と調整済み残差を出す

2x2のクロス集計表の場合はオッズ比と調整済み標準化残差は似たような統計量になる。どちらが好まれるかは分野によって異なるので、適宜、好まれる方を使用するのがよいと思う。社会学ではそれほど見かけることはないが使用されるはずである。オッズ比はなぜ…

うつ病の自記式尺度について潜在クラス分析を行った論文

今回取り上げるのは下記の論文。 Ulbricht CM, Rothschild AJ, Lapane KL. The association between latent depression subtypes and remission after treatment with citalopram: A latent class analysis with distal outcome. J Affect Disord. 2015 Dec …

Rで回帰分析のモデルを並べる方法

回帰分析のモデル比較をする表をExcelで作らずRでキレイに整形できるという話を聞いたので少し調べてみた。Rのstargazerパッケージ、texregパッケージできれいに整形できるらしい。いずれも、TeX、HTML、テキストの3種類に出力できる能力がある。 下準備と…