献本いただきました。
勉強させていただきます。
ワンデーポートのブログはこちら。
同じ著者陣で2012年に出版された本があります。 10年経ち、どのような変化があったかのかを拝見したいと思っています。
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DSM-5-TRは2013年に出版されたDSM-5のテキスト改定版という位置づけだが、追加された内容もある。その一つが「ひきこもり」である。
ひきこもりが追加されたのは、英語版876ページの"Cultural Concepts of Distress"の章である。気を付けたいのはひきこもりが診断名として掲載されているわけではない、ということだ。"Cultural Concepts of Distress"は文化的に結びついた形の精神症候の現れ方について記された章である。この章には「対人恐怖」が長らく掲載されており、今回のバージョンでも記載されている。
ひきこもり(日本語の引くと籠るから成る)は、日本人においてみられる長期にわたる深刻な「社会的引きこもり」(social withdrawal)であり、他人との直接の交流が完全に停止してしまうこともある症候群である。ひきこもりの典型的な姿は、思春期または青年期の男性が、実家内の自分の部屋から出ず、直接的な社会的な交流がない状態である。この行動は、当初は自我同一的であっても、時間の経過とともに苦痛を感じるようになるのが普通で、インターネットの利用やバーチャルな社会交流が活発になることが多い。その他の特徴としては、学校や職場への関心や意欲がないことが挙げられます。厚生労働省の2010年版ガイドラインでは、ひきこもりと診断するためには、6ヶ月間の社会的引きこもり状態を維持することが必要とされています。ひきこもりは、DSM-5で確立された障害に付随して起こる場合もあれば(「二次性」)、独立して発現することもある (「一次性」)。
青年および若年成人の長期にわたる引きこもりは、オーストラリア、バングラデシュ、ブラジル、中国、フランス、インド、イラン、イタリア、オマーン、韓国、スペイン、台湾、タイ、米国など、多くの環境で報告されている。日本、インド、韓国、米国では、ひきこもり型行動をとる人は、高いレベルの孤独感、限られたソーシャルネットワーク、中程度の機能障害を示す傾向がある。
社交不安症、大うつ病性障害、全般性不安症、心的外傷後ストレス障害、自閉スペクトラム症、スキゾイド・パーソナリティ障害、回避性パーソナリティ障害、統合失調症または他の精神病性障害。また、インターネットゲーム障害や、青年期には登校拒否を伴うことがある。
Hikikomori (a Japanese term composed of hiku [to pull back] and moru [to seclude oneself]) is a syndrome of protracted and severe social withdrawal observed in Japan that may result in complete cessation of in-person interactions with others. The typical picture in hikikomori is an adolescent or young adult male who does not leave his room within his parents’ home and has no in-person social interactions. This behavior may initially be ego-syntonic but usually leads to distress over time; it is often associated with high intensity of Internet use and virtual social exchanges. Other features include no interest or willingness to attend school or work. The 2010 guideline of the Japan Ministry of Health, Labor, and Welfare requires 6 months of social withdrawal for a diagnosis of hikikomori. The extreme social withdrawal seen in hikikomori may occur in the context of an established DSM-5 disorder (“secondary”) or manifest independently (“primary”).
Protracted social withdrawal among adolescents and young adults has been reported in many settings, including Australia, Bangladesh, Brazil, China, France, India, Iran, Italy, Oman, South Korea, Spain, Taiwan, Thailand, and the United States. Individuals with hikikomori-type behaviors in Japan, India, South Korea, and the United States tend to display high levels of loneliness, limited social networks, and moderate functional impairment.
Social anxiety disorder, major depressive disorder, generalized anxiety disorder, posttraumatic stress disorder, autism spectrum disorder, schizoid personality disorder, avoidant personality disorder, schizophrenia or other psychotic disorder. The condition may also be associated with Internet gaming disorder and, in adolescents, with school refusal.
Tencent の国産タイトルが認可されたのは 2021 年 5 月分が最後となっている。
スペインのアルベルト・ガルソン(Alberto Garzon)消費相は3日、テレビゲームの「ルートボックス(課金ガチャ)」を規制する法案を近日中に提出する方針を明らかにし、若者が依存に陥るリスクあると警告した。
こうした機能はとりわけ「18歳以下を対象としている」と述べ、保健省の統計を引用して昨年はユーザーの最大30%が「ルートボックス」に多額の課金をしていたと説明した。
UCLA: Statistical Consulting Groupのページから。
UCLAではMplusのコードが書かれているが、このエントリでは、同じ分析をRのlavaanでの再現したいと思う。
パス解析はすべての変数が観測される方程式系を推定するために使用される。潜在変数を含むモデルとは異なり、パス・モデルは,観察された変数の完全な測定を仮定する。観察された変数間の構造的関係のみがモデル化される。このタイプのモデルは、1つまたは複数の変数が他の2つの変数の関係を媒介すると考えられる場合によく使用されます(媒介モデル)。同様のモデル設定は、2つの無関係な従属変数の誤差(残差)が相関することが許されるモデル(一見無関連回帰)や、変数間の関係がグループ間で異なると考えられるモデル(多重グループモデル)の推定に使用することができる。
このページの例では、回答者の高校時代の成績 (hs), 大学時代の成績 (col), GRE のスコア (gre), そして大学院時代の成績 (grad) という 4 つの変数を含むデータセット (https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat) を使用している。GREスコアは高校と大学のGPA(それぞれhsとcol)を使って予測し、大学院のGPA(grad)はGRE、高校GPA、大学GPAを使って予測します。このモデルは、ちょうど同定され、自由度がゼロであることを意味する。
model: コマンドでは、on というキーワードで gre を hs と col に、grad を hs、col、gre に回帰させることを表しています。output: コマンドに stdyx; オプションをつけると、標準化された回帰係数とR2乗の値が得られる(stdyx; オプションは、回帰係数とR2乗の値が得られます)。(stdyx;オプションはyとxの両方で標準化された係数を生成するが、他のタイプの標準化も可能で、standardized;オプションを使って要求できる)。
Title: Path analysis -- just identified model Data: file is https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat ; Variable: Names are hs gre col grad; Model: gre on hs col; grad on hs col gre; Output: stdyx;
以下は、Mplusからの出力である。
INPUT READING TERMINATED NORMALLY Path analysis -- just identified model SUMMARY OF ANALYSIS Number of groups 1 Number of observations 200 Number of dependent variables 2 Number of independent variables 2 Number of continuous latent variables 0 Observed dependent variables Continuous GRE GRAD Observed independent variables HS COL Estimator ML Information matrix OBSERVED Maximum number of iterations 1000 Convergence criterion 0.500D-04 Maximum number of steepest descent iterations 20 Input data file(s) https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat Input data format FREE THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 0.000 Degrees of Freedom 0 P-Value 0.0000 Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model Value 247.004 Degrees of Freedom 5 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 1.000 TLI 1.000 Loglikelihood H0 Value -2789.415 H1 Value -2789.415 Information Criteria Number of Free Parameters 9 Akaike (AIC) 5596.830 Bayesian (BIC) 5626.515 Sample-Size Adjusted BIC 5598.002 (n* = (n + 2) / 24) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.000 90 Percent C.I. 0.000 0.000 Probability RMSEA <= .05 0.000 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.000 MODEL RESULTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value GRE ON HS 0.309 0.065 4.756 0.000 COL 0.400 0.071 5.625 0.000 GRAD ON HS 0.372 0.075 4.937 0.000 COL 0.123 0.084 1.465 0.143 GRE 0.369 0.078 4.754 0.000 Intercepts GRE 15.534 2.995 5.186 0.000 GRAD 6.971 3.506 1.989 0.047 Residual Variances GRE 49.694 4.969 10.000 0.000 GRAD 59.998 6.000 10.000 0.000 STANDARDIZED MODEL RESULTS STDYX Standardization Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value GRE ON HS 0.335 0.068 4.887 0.000 COL 0.396 0.068 5.859 0.000 GRAD ON HS 0.356 0.070 5.073 0.000 COL 0.108 0.073 1.467 0.142 GRE 0.326 0.067 4.869 0.000 Intercepts GRE 1.643 0.378 4.343 0.000 GRAD 0.651 0.350 1.859 0.063 Residual Variances GRE 0.556 0.052 10.611 0.000 GRAD 0.523 0.051 10.240 0.000 R-SQUARE Observed Two-Tailed Variable Estimate S.E. Est./S.E. P-Value GRE 0.444 0.052 8.477 0.000 GRAD 0.477 0.051 9.333 0.000 QUALITY OF NUMERICAL RESULTS Condition Number for the Information Matrix 0.348E-04 (ratio of smallest to largest eigenvalue)
MODEL RESULTS の下には、gre の hs と col への回帰のパス係数(スロープ)、そして grad の hs への回帰のパス係数が表示されています。標準化されていない係数(Estimateと書かれた列)と共に、標準誤差(S.E)、係数を標準誤差で割った値、そしてp値が示されている。ここから、hsとcolはgreを有意に予測し、greとhs(colは予測せず)はgradを有意に予測することがわかる。モデルからの追加パラメータは、パス係数の下に記載されている。これは、すべての係数(切片と傾き)が一緒に表示されるいくつかの汎用統計パッケージとは異なる。output: コマンドのstdyxオプションを使って標準化係数を要求したので、標準化結果も(非標準化結果の後に)出力に含まれます。STDYX標準化という見出しの下に、1単位の変化が元の変数の標準偏差の変化を表すように(標準化回帰モデルと同じように)標準化されたモデル・パラメータがすべてリストアップされている。標準化出力の一部として、R2乗の値がR-SQUAREの見出しの下に表示される。ここでは、我々のモデルの各従属変数の推定R2乗値が、標準誤差と仮説検定とともに与えられている。
パスモデルの魅力の1つは,間接効果だけでなく,全体効果(すなわち,変数間の関係)を評価することができる点である.全体効果とは、直接効果と間接効果の組み合わせであることに注意。この例では、hsのgradへの間接効果の推定を求めます(greを通して)。下図は、このモデルに対応する図であり、希望する間接効果は青色で示されている。入力ファイルに model indirect: コマンドを追加し、grad ind hs; を指定することで、間接効果の推定値を得ることができる。
Title: Path analysis -- with indirect effects. Data: file is https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat ; Variable: Names are hs gre col grad; Model: gre on hs col; grad on hs col gre; Model indirect: grad ind hs; Output: stdyx;
このモデルの出力は以下のとおりである。このモデルの出力は、全体効果、間接効果、直接効果を示すセクションが追加されている以外は、前のモデルと同じなので、出力の一部を省略している。間接効果の追加により、Mplusから追加の出力が要求されるが、モデル自体は変わらないので、出力は同じです。合計、間接、および直接効果の内訳は、合計、合計間接、特殊間接、および直接効果とラベル付けされたセクションで、モデル結果と標準化モデル結果の下に表示される。標準化された係数が要求されたため、標準化された総効果、間接効果、直接効果が標準化されていない効果の下に表示されている。
MODEL RESULTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value GRE ON HS 0.309 0.065 4.756 0.000 COL 0.400 0.071 5.625 0.000 GRAD ON HS 0.372 0.075 4.937 0.000 COL 0.123 0.084 1.465 0.143 GRE 0.369 0.078 4.754 0.000 Intercepts GRE 15.534 2.995 5.186 0.000 GRAD 6.971 3.506 1.989 0.047 Residual Variances GRE 49.694 4.969 10.000 0.000 GRAD 59.998 6.000 10.000 0.000 <output omitted> QUALITY OF NUMERICAL RESULTS Condition Number for the Information Matrix 0.348E-04 (ratio of smallest to largest eigenvalue) TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value Effects from HS to GRAD Total 0.487 0.075 6.453 0.000 Total indirect 0.114 0.034 3.362 0.001 Specific indirect GRAD GRE HS 0.114 0.034 3.362 0.001 Direct GRAD HS 0.372 0.075 4.937 0.000 STANDARDIZED TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS STDYX Standardization Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value Effects from HS to GRAD Total 0.465 0.068 6.858 0.000 Total indirect 0.109 0.032 3.455 0.001 Specific indirect GRAD GRE HS 0.109 0.032 3.455 0.001 Direct GRAD HS 0.356 0.070 5.073 0.000
具体的な間接効果では、GRAD GRE HS と書かれた効果(それぞれが独立した行に表示され、最終結果が最初に表示されることに注意)は、GRE(上の青いパス)を通じて、新卒に対する HS の間接効果に対する推定係数を示している。直接効果と書かれた係数は、hsが学位に与える直接的な効果である。しかし、hsからgradへの有意な直接経路は、部分的な仲介に過ぎないことを示唆している。
上記の例では、間接効果が1つしかないため、単純に過ぎた。多くの場合、モデルには複数の間接効果がある。この例では、hsからcolへの方向性パス(つまり回帰)を配置し、複数の間接効果の可能性があるモデルを作成する。下の図は、モデルを示しており、検討したい3つの間接パスを色付きの線で強調している。
間接効果の計算を要求する方法はいくつかある。最初の方法は、前の例で示したもの(すなわち、grad ind hs;)で、hs から grad までのすべての間接パスを要求するものである。また、indを使って特定の間接パスを要求することもできます。例えば、以下ではgrad ind col hs;を使って、hs→col→gradの間接効果(つまり、上図のオレンジの破線のパス)を推定したいことを指定している。最後に、via を使って、第3の変数を通るすべての間接効果を要求できる。例えば、以下では、grad via gre hs; を使って、hs から grad へのすべての間接パスで gre を含むものを要求する。これは、hs から gre から grad(つまり、青の実線のパス)、hs から col から gre から grad(つまり、ピンクの点線のパス)である。新しい方向パス (col on hs;) と、モデル間接の特定の間接 (grad ind col hs;) と経由 (grad via gre hs;) オプションは、下図の入力で強調表示されている。
Title: Multiple indirect paths Data: file is https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat ; Variable: Names are hs gre col grad; Model: gre on col hs; grad on hs col gre; col on hs; Model indirect: grad ind col hs; grad via gre hs;
簡略化した出力は以下。このモデルの出力は、間接効果を示すセクションが追加されている以外は、以前のモデルの出力と同様の構造であることに注意。
<output omitted> TOTAL, TOTAL INDIRECT, SPECIFIC INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value Effects from HS to GRAD Sum of indirect 0.075 0.051 1.455 0.146 Specific indirect GRAD COL HS 0.075 0.051 1.455 0.146 Effects from HS to GRAD via GRE Sum of indirect 0.204 0.047 4.333 0.000 Specific indirect GRAD GRE HS 0.114 0.034 3.362 0.001 GRAD GRE COL HS 0.090 0.026 3.487 0.000
間接効果の最初のセット(HSからGRADへの効果)では、hs の col を通じた grad に対する間接効果が示されている。このモデルでは、hsのgradへの直接効果を推定したが、特定の間接効果を求めたため、この部分には表示されていない(上に表示されている)。間接効果の2番目のセット(HSからGREを経由したGRADへの効果)は、GREを含むhsからgradへのすべての間接効果(この場合、2つの間接効果がある)を示している。この出力は、hsがgradに対して全体として有意な間接効果(間接効果の和)を持ち、さらに2つの特定の間接効果(gre経由、colとgre経由)を持っていることを示している。この出力は、hsに対するgradの全効果を含んでいないことに注意。この出力では、前のモデルで行ったように、grad ind hsと指定するだけである。
これは過剰同定モデルの例で、正の自由度を持つモデルである(飽和または単に同定されたと表現できる以前のモデルとは対照的である)。正の自由度を持つことで、CFIやRMSEAなどの適合指標とともに、モデル適合のカイ2乗検定を使用して、モデルの適合性を調査することができる。下の図では、モデルに含まれるパスは実線で表され、推定できるがそうでないパスは点線で表されている。hsはgradにもgreにも直接的な影響を与えず、colを経由してのみ影響を与えることに注意されたい。これは、高校の GPA は大学の GPA との関係を通してのみ、GRE の得点や大学院の成績と関連する、という仮説に対応するものである。
Title: Path analysis -- over identified model Data: file is https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat ; Variable: Names are hs gre col grad; Model: col on hs; gre on col; grad on col gre; Output: stdyx;
結果。
INPUT READING TERMINATED NORMALLY Path analysis -- over identified model SUMMARY OF ANALYSIS Number of groups 1 Number of observations 200 Number of dependent variables 3 Number of independent variables 1 Number of continuous latent variables 0 Observed dependent variables Continuous GRE COL GRAD Observed independent variables HS Estimator ML Information matrix OBSERVED Maximum number of iterations 1000 Convergence criterion 0.500D-04 Maximum number of steepest descent iterations 20 Input data file(s) https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat Input data format FREE THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY TESTS OF MODEL FIT Chi-Square Test of Model Fit Value 44.429 Degrees of Freedom 2 P-Value 0.0000 Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model Value 362.474 Degrees of Freedom 6 P-Value 0.0000 CFI/TLI CFI 0.881 TLI 0.643 Loglikelihood H0 Value -2811.629 H1 Value -2789.415 Information Criteria Number of Free Parameters 10 Akaike (AIC) 5643.258 Bayesian (BIC) 5676.242 Sample-Size Adjusted BIC 5644.561 (n* = (n + 2) / 24) RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) Estimate 0.3266 90 Percent C.I. 0.247 0.412 Probability RMSEA <= .05 0.000 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) Value 0.086 MODEL RESULTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value COL ON HS 0.605 0.048 12.500 0.000 GRE ON COL 0.625 0.056 11.101 0.000 GRAD ON COL 0.317 0.079 4.014 0.000 GRE 0.492 0.078 6.303 0.000 Intercepts GRE 19.887 3.009 6.609 0.000 COL 21.038 2.576 8.165 0.000 GRAD 9.779 3.664 2.669 0.008 Residual Variances GRE 55.313 5.531 10.000 0.000 COL 49.025 4.903 10.000 0.000 GRAD 67.311 6.731 10.000 0.000 STANDARDIZED MODEL RESULTS STDYX Standardization Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value COL ON HS 0.662 0.040 16.684 0.000 GRE ON COL 0.617 0.044 14.112 0.000 GRAD ON COL 0.276 0.068 4.092 0.000 GRE 0.434 0.065 6.671 0.000 Intercepts GRE 2.103 0.397 5.298 0.000 COL 2.251 0.363 6.210 0.000 GRAD 0.913 0.375 2.436 0.015 Residual Variances GRE 0.619 0.054 11.452 0.000 COL 0.561 0.053 10.677 0.000 GRAD 0.587 0.053 11.002 0.000 R-SQUARE Observed Two-Tailed Variable Estimate S.E. Est./S.E. P-Value GRE 0.381 0.054 7.056 0.000 COL 0.439 0.053 8.342 0.000 GRAD 0.413 0.053 7.743 0.000 QUALITY OF NUMERICAL RESULTS Condition Number for the Information Matrix 0.104E-03 (ratio of smallest to largest eigenvalue)
カイ二乗の値は、現在のモデルと飽和したモデルを比較する。我々のモデルは飽和していない(すなわち、我々のモデルは正の自由度を持つ)ので、カイ2乗値はもはやゼロではなく、モデルの適合性を評価するために使用することができる。同様に、同定されたばかりのモデルで1に等しかったCFIとTLIは、現在、情報量を持つ値になっている。さらに、RMSEAとSRMRは、情報量の多い値をとるようになりました(同定されたばかりのモデルでは、それらはゼロとして表示される)。正の自由度を持ち、したがって適合度指標に有益な値を持つことで、我々のモデルがどの程度データに適合しているかをよりよく評価することができる。このモデルからの具体的な係数推定値は、一般に、同定されたばかりのモデルと同じように解釈される。
df1 <- read.table('https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat', sep=",") colnames(df1)<-c("hs","gre","col","grad")
library(lavaan) model1 <- ' gre ~ hs gre ~ col grad ~ hs grad ~ col grad ~ gre ' fit1 <- sem(model = model1, data=df1) summary(fit1, standardized=TRUE)
結果。
Regressions:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
gre ~
hs 0.309 0.065 4.756 0.000 0.309 0.335
col 0.400 0.071 5.626 0.000 0.400 0.396
grad ~
hs 0.372 0.075 4.937 0.000 0.372 0.356
col 0.123 0.084 1.465 0.143 0.123 0.108
gre 0.369 0.078 4.755 0.000 0.369 0.326
Variances:
Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
.gre 49.694 4.969 10.000 0.000 49.694 0.556
.grad 59.998 6.000 10.000 0.000 59.998 0.523
model2 <- ' # direct effect grad ~ c*hs # mediator gre ~ a*hs grad ~ b*gre # indirect effect (a*b) ab := a*b # total effect total := c + (a*b) # another path gre ~ col grad ~ col '
ラベルをそれぞれにつける。
独立変数Xにはc
従属変数Yにはb
媒介変数Mにはa
ラベルは任意でよい。間接効果の書き方は以下。
まず:=
は母数を定義づけるための記号である。
ab
はa*b
と定義づけられている。ここが間接効果に相当する。間接効果は構成する2つのパスの積であるため定義が積になっている。\
totalというのは総合効果であり、c + (a*b)
と定義づけられる。ちなみにc
は直接効果である。
fit2 <- sem(model = model2, data=df1) summary(fit2, standardized=TRUE)
model3 <- ' # direct effect grad ~ c*hs # mediator gre ~ a*hs grad ~ b*gre gre ~ f*col col ~ d*hs grad ~ e*col # indirect effect ab := a*b # hs -> tre -> grad dfb := d*f*b # hs -> col -> gre -> grad de := d*e # hs -> col -> grad # total effect total_ind := (a*b) + (d*f*b) '
fit3 <- sem(model = model3, data=df1) summary(fit3, standardized=TRUE)
結果。
Regressions: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all grad ~ hs (c) 0.372 0.075 4.937 0.000 0.372 0.356 gre ~ hs (a) 0.309 0.065 4.756 0.000 0.309 0.335 grad ~ gre (b) 0.369 0.078 4.755 0.000 0.369 0.326 gre ~ col (f) 0.400 0.071 5.626 0.000 0.400 0.396 col ~ hs (d) 0.605 0.048 12.500 0.000 0.605 0.662 grad ~ col (e) 0.123 0.084 1.465 0.143 0.123 0.108 Variances: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all .grad 59.998 6.000 10.000 0.000 59.998 0.523 .gre 49.694 4.969 10.000 0.000 49.694 0.556 .col 49.025 4.903 10.000 0.000 49.025 0.561 Defined Parameters: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all ab 0.114 0.034 3.362 0.001 0.114 0.109 dfb 0.090 0.026 3.487 0.000 0.090 0.086 de 0.075 0.051 1.455 0.146 0.075 0.071 total_ind 0.204 0.047 4.332 0.000 0.204 0.195
hs -> tre -> grad: ab = 0.114
hs -> col -> gre -> grad : dfb = 0.090
hs -> col -> grad : de = 0.075
Effects from HS to GRAD via GRE
Sum of indirect : ab + dfb = 0.204
model4 <- ' col ~ hs gre ~ col grad ~ col grad ~ gre ' fit4 <- sem(model = model4, data=df1) summary(fit4, standardized=TRUE, fit.measures=TRUE) #フィット指標の表示
結果。
Estimator ML Optimization method NLMINB Number of model parameters 7 Number of observations 200 Model Test User Model: Test statistic 44.429 Degrees of freedom 2 P-value (Chi-square) 0.000 Model Test Baseline Model: Test statistic 362.474 Degrees of freedom 6 P-value 0.000 User Model versus Baseline Model: Comparative Fit Index (CFI) 0.881 Tucker-Lewis Index (TLI) 0.643 Loglikelihood and Information Criteria: Loglikelihood user model (H0) -2062.830 Loglikelihood unrestricted model (H1) -2040.616 Akaike (AIC) 4139.660 Bayesian (BIC) 4162.748 Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 4140.571 Root Mean Square Error of Approximation: RMSEA 0.326 90 Percent confidence interval - lower 0.247 90 Percent confidence interval - upper 0.412 P-value RMSEA <= 0.05 0.000 Standardized Root Mean Square Residual: SRMR 0.102 Parameter Estimates: Standard errors Standard Information Expected Information saturated (h1) model Structured Regressions: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all col ~ hs 0.605 0.048 12.500 0.000 0.605 0.662 gre ~ col 0.625 0.056 11.101 0.000 0.625 0.617 grad ~ col 0.317 0.079 4.014 0.000 0.317 0.276 gre 0.492 0.078 6.303 0.000 0.492 0.434 Variances: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all .col 49.025 4.903 10.000 0.000 49.025 0.561 .gre 55.313 5.531 10.000 0.000 55.313 0.619 .grad 67.311 6.731 10.000 0.000 67.311 0.587