井出草平の研究ノート

構造方程式モデリング

潜在クラス分析の適用例-禁煙

RMLCA(反復測定潜在クラス分析)の適用例として有名な論文らしい。 www.ncbi.nlm.nih.gov - Danielle E. McCarthy, Lemma Ebssa, Katie Witkiewitz, and Saul Shiffman, 2015, Paths to tobacco abstinence: A repeated measures latent class analysis, J Co…

潜在クラス分析の適用例-運動とライフスタイル介入

www.ncbi.nlm.nih.gov 2017年の潜在クラス分析を使った論文。Distal Outcomesも使用されている。 潜在クラス分析 クラス決定のための指標類のグラフ。 たくさん表記している印象がある。 クラスごとの応答確率の表。 Distal Outcomesを伴った潜在クラス分析 …

lavaanで潜在変数の相関係数を求める[R]

データとモデルの作成 library("lavaan") Data <- HolzingerSwineford1939[,c("x1","x2","x3","x4", "x5", "x6")] model <- ' f1 =~ x1 + x2 + x3 f2 =~ x4 + x5 + x6 ' fit <- sem(model, data = Data, std.lv = TRUE) lavaanパッケージに含まれているデー…

lavaanで順序尺度のSEMを行う[R]

相関係数をピアソンではなく、ポリコリック相関係数を使う方法。例として簡単な確証的因子分析を行う。 サンプルデータの作成 library(lavaan) data.con <- HolzingerSwineford1939[,c("x1","x2","x3")] # visualのデータのみ使用 ## 3カテゴリにしてカテゴ…

共変量とカテゴリカルなDistal Outcomesを伴った潜在クラス分析[Mplus]

共変量とDistal Outcomesのある潜在クラス分析で、かつ、Distal Outcomesがカテゴリカルな場合の分析である。 モデル コード DATA: FILE = LCA_cat.dat; VARIABLE: NAMES = U1-U8 Y A B; USEVARIABLES = U1-U8 Y A B; CATEGORICAL = U1-U8 Y; CLASSES = C(3)…

潜在クラス分析でクラス応答確率を出力するには[Mplus]

SAVEDATA: FILE = ****.sav; SAVE = CPROB; やはりメモってないと忘れる。

潜在クラス分析におけるBCH法-回帰補助モデル[Mplus]

前回に引きつづき潜在クラス分析におけるBCH法について。 http://www.statmodel.com/examples/webnotes/webnote4.zip 今回は共変量(X)を設定し、従属変数(Y)に回帰するモデルである。 データが見つからなかったのでRで仮想データ作成した。適当に乱数を発生…

潜在クラス分析におけるBCH法[Mplus]

Mplusのウェブノートが更新されていたようだ。 https://www.statmodel.com/examples/webnotes/webnote21.pdf BCH法の例 U1からU8で構成されている潜在変数C、Cを独立変数としてYに回帰させるモデル。Cのクラスは4カテゴリ。データファイルはウェブ上にはなか…

合成信頼性を計算する[R]

合成信頼性(composite reliability)はCronbach'αの代替指標として使われているものである。 semToolsで最後まで計算できると思っていたが、そうではなかったらしいので計算方法を再度調べてみた。 合成信頼性の解釈 合成信頼性(construct reliabilityと呼ば…

日本語文献におけるクロンバックα、合成信頼性、平均分散抽出の使用例

ci.nii.ac.jp 各因子の信頼性に関して,クロンバックα係数(Cronbach’s α)および合成信頼性(Composite Reliability:CR)を用いて検証を行った.クロンバックα係数には,Hairet al.35)の基準値(α≧.70)を設定し,合成信頼性にはBagozzi & Yi 36)の基準…

平均分散抽出(AVE)をsemToolsで計算する[R]

平均分散抽出average variance extracted (AVE) 。Fornell&Larcker基準とも言われている。 rdrr.io 計算 library(semTools) HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3 textual =~ x4 + x5 + x6 speed =~ x7 + x8 + x9 ' dat <- HolzingerSwineford1939[, paste…

HTMTをsemToolsで求める[R]

www.rdocumentation.org library(semTools) HS.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3 textual =~ x4 + x5 + x6 speed =~ x7 + x8 + x9 ' dat <- HolzingerSwineford1939[, paste0("x", 1:9)] htmt(HS.model, dat, sample.cov = NULL, missing = "listwise", or…

潜在移行分析の解説スライド

ネブラスカ子ども・若者・家族・学校研究センターのJi Hoon Ryooらの解説スライドからら重要そうなところをピックアップ。 http://r2ed.unl.edu/presentations/2012/SRM/033012_RyooWu/033012_RyooWu.pdf 潜在成長モデルとの違い 時間の経過とともに変化する…

タイタニック・データを用いた交互作用項のある媒介分析[Mplus]

以前のエントリーの続き。 ides.hatenablog.com 今回は交互作用を含むモデル。 独立変数(介入)と媒介変数は交互作用が生じることが多いので交互作用項を作成して分析に含めるか、連続変数の場合はセンタリング(参照)をした方がいいと言われている。タイタニ…

潜在移行分析[Mplus]

www.statmodel.com こちらの8.13の例をモディファイしたもの。8.13は共変量が設定されているためややこしいように思えたので、共変量を取り除いたシンプルにものにしてみた。 c1とc2は2つの時点の潜在変数である。潜在以降分析は潜在クラスが2時点、3時点で…

同族テストモデル・タウ等価モデル・平行テストモデル[R]

信頼性係数はα係数が使用されることが多いが、問題点が指摘されている。α係数は因子構造を無視して一次元性の検証をしているという点である。別の言い方をすると、各因子での真の得点が共通している(一元性)と仮定しているが、ほとんどのケースでは一元性は…

二次因子の信頼性係数の計算[R]

因子分析の二次因子のω係数を計測する。パッケージはsemToolsを使用する。 www.rdocumentation.org ω係数についてはこちら。 ides.hatenablog.com データ lavvanに同梱されているデータHolzingerSwineford1939を使用する。HolzingerSwineford1939を使用した…

媒介項と調整項

www.youtube.com 簡潔な説明。 媒介項(Mediator)は、因果関係があり、結果の先だったものでなければならない。 調整項(Moderator)は、因果関係の結果であってはならない。

SPSSでPROCESSマクロを使用しModel4を分析する[PROCESS][SPSS]

PROCESSはAndrew F. Hayesによって開発された媒介分析のマクロである。日本語情報は少ししか無く、英語では多く出てくるので、海外ではよく知られた分析ツールなのだと思う。PROCESSを使う媒介分析についても日本語の資料は数少ないが、海外では既に一般化し…

媒介分析の推定方法と尺度水準による推定結果の違い[Mplus]

www.statmodel.com こちらのTable 8.29のケース。 もともとの推定は下記のエントリーで、こちらは最尤推定を行うモデルである。 ides.hatenablog.com ides.hatenablog.com アプローチ2 ロバスト重み付き最小二乗法 データはスタック形式、Analysis: estimato…

2値変数をアウトカムとしたプロビットモデルの媒介分析-媒介変数をカテゴリカル変数にした場合[Mplus]

先日のエントリの続き。こちらのTable 8.26である。 ides.hatenablog.com 暴露変数はtx、媒介変数intentはベースラインの約6ヵ月後に測定されたもので、次の2ヵ月間にタバコを使用するか否かという意思である。アウトカムciguseは、フォローアップで測定され…

2値の曝露変数、2値の媒介変数、連続変数のアウトカムの媒介分析

こちらのTable 8.22の例を解説する。コードとデータはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com 仮想データ。 モデル mは媒介変数、mxはmとxの間の相互作用項、xは2値の暴露変数である。 コード title: hypothetical potential outcome exampl…

介入-媒介変数に相互作用を伴わない2値データのアウトカム変数を用いた媒介分析[Mplus]

こちらのTable 8.8の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com データ 大学生女性の間でヒトパピローマウイルス(HPV)のワクチン接種率を高めることを目的とした無作為化対照試験のデータを分析している。被験者は3つ…

2値変数をアウトカムとしたロジットモデルの媒介分析[Mplus]

こちらのTable 8.5の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com データの詳細は以前のエントリーを参照のこと。 ides.hatenablog.com モデル パス図で表現されるモデルはプロビットモデルの時と違いはない。 コード プロ…

2値変数をアウトカムとしたプロビットモデルの媒介分析[Mplus]

こちらのTable 2.1の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com 分析はMacKinnon et al.(2007)のもの。 MacKinnon, D.P., Lockwood. C.M., Brown, C.H., Wang, W. & Hoffman, J.M. (2007). The intermediate endpoint …

媒介分析[Mplus]

職場における性差別の実験的研究 職場における性差別の実験的研究の分析。 こちらのTable 2.1の例を解説する。コードはリンク先のinpファイルを参照のこと。 www.statmodel.com データ onlinelibrary.wiley.com Garcia, D. M., Schmitt, M. T., Branscombe, …

間接効果と総合効果[Mplus]

UCLAのidreの解説から。 https://stats.idre.ucla.edu/mplus/seminars/mplus-class-notes/path/ データ https://stats.idre.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/path.dat 高校の成績 (hs) 大学の成績 (col) GRE スコア (gre) および大学院の成績 (grad) モ…

2値のアウトカムを持ち、データ欠落を伴い、媒介変数のあるパスモデル[Mplus]

Mplusの媒介変数(Mediator)の分析。データ欠落については今回はおまけ程度で。 図で一目瞭然だが、ロジスティクス回帰分析(左)に媒介変数が入ったモデル(右)である。 出典はこちら。 https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.367.551&rep…

lavaanで順序カテゴリカル因子分析[R]

IPIP-NEOデータの呼び出しと格納 library("psych") data(bfi) # IPIP-NEOデータ d1 <- bfi[1:10] # 因子分析に使用するのは1~10列目。2つの因子のみ。 d1 <-na.omit(d1) # 欠損値のあるケースを削除 モデルと実行 library(lavaan) model <- ' Ag =~ A1 + A…

lavaanで行う重回帰分析[R]

lavaanなどのSEMパッケージでも回帰分析ができるとは以前から知っていたが、具体的にどうすればいいのか知らなかったので調べてみた。 シミュレーションデータ AERパッケージの中のデータCPS1985を用いる。 賃金(wage)に対する効果を見る重回帰分析をデモ…