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-回帰補助モデル

コーエンのκ係数(Cohen's kappa)と重みづけκ係数(Weighted kappa)の計算をRのvcdパッケージで行う。 irrパッケージは通常の個票データからの計算が想定されているが、vcdパッケージはクロス表からの計算を想定して作られている。 データ anxiety <- as.table…

vcdパッケージでKappaと重みづけKappaを計算する[R]

cran.r-project.org 一部日本語化しているページ www.trifields.jp

Rのパッケージ一覧[R]

評価者が3人以上、評価項目が名義尺度で3カテゴリ以上で利用される一致度の指標である。有名なCohen's Kappa(κ) の拡張版である。 Light’s Kappa 評価者が2人以上、2つ以上のカテゴリカル変数で使用する一致度の指標である。 RのirrパッケージでLight’s Kapp…

Light’s KappaとFleiss' kappa[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…

合成信頼性を計算する[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…

平均分散抽出(AVE)をsemToolsで計算する[R]

メモ。 relevel(変数, ref="参照カテゴリ名") Factor型の場合、最初の数を参照カテゴリにするのかとおもいきや、そうでもなかったので一瞬困った。

参照カテゴリの変更[R]

データ分析ではスタック形式と呼ぶのが一般的だと思うが、リスト形式とも呼ぶらしい形式への変換だ。呼び方はさておき、パッケージや分析で時々この形式を使うので、変換が時々必要になる。少しややこしい方法を使っていたが、結構簡単にできることが分かっ…

クロス表をスタック形式(リスト形式)にする[R][Excel]

タイタニック・データを用いて名義変数の媒介項、2値の従属変数(アウトカム)の媒介分析を行う。アウトカムが2値なので２項ロジスティック回帰分析の一種である。 タイタニック・データの分析に意味があるわけではなく、あくまでも例題である。分析はMplusで…

タイタニック・データを用いた媒介分析[Mplus]

cran.r-project.org 公式のマニュアルに記載された例を紹介する。 データ データdata_SRHS_longはミシガン大学が実施したHealth and Retirement Studyに由来する自己申告健康状態に関するデータセットである。 t: 時点。 id ID。 gender: 男が1、女が2。 rac…

LMestパッケージを用いた潜在移行分析[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…

同族テストモデル・タウ等価モデル・平行テストモデル[R]

データの準備 AERパッケージのCPS1985データを利用する。 library(AER) data(CPS1985) d1 <- CPS1985 caretパッケージのdummyVars関数を用いて、factor型のものをすべてダミー変数化する。 library(caret) dummy <- dummyVars(~.,data=d1) d2 <- as.data.fra…

重回帰分析とロジステック回帰分析をRとMplusでやって比較する[Mplus][R]

ギャンブル障害の推定値の話が参加している会議で出てきたので計算してみたいと思う。 圏内のギャンブル等依存に関する疫学調査(全国調査結果の中間とりまとめ) http://www.pref.hokkaido.lg.jp/hf/shf/seishin/gyannburukaigishiryou6-2.pdf 調査は2回行わ…

ギャンブル障害のスクリーニング調査から実際の有病率を推定する

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で順序カテゴリカル因子分析[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…

lavaanで行う重回帰分析[R]

デルタ法による間接効果の推定値はサンプルサイズが小さい場合には、正規分布を仮定したz値を使った検定には不向きとなる。その一つの解決策として、モンテカルロ検定に基づく間接効果の推定と信頼区間の推定がある。利用するのはsemToolsパッケージである。…

モンテカルロ検定に基づく間接効果の推定と信頼区間[R]

lavaan - Mediation https://lavaan.ugent.be/tutorial/mediation.html Yが従属変数、Xが独立変数(予測変数)、Mが媒介変数とする。 データは仮想のもの。 library(lavaan) set.seed(1234) X <- rnorm(100) M <- 0.5*X + rnorm(100) Y <- 0.7*M + rnorm(100) …

媒介変数と間接効果と総合効果[R]

制約条件の記号 記号 記述例 意味 == a == b aはbと同値である < a< b aはb以下の値となる > a>b aはb以上の値となる := a:=b aをbと定義する 準備 Holzinger and SwinefordのCFAモデルを簡略化して作成。 library(lavaan) model0 <- ' visual =~ x1 + x2 + …

lavaanの制約の構文[R]

lavaanのチュートリアルが日本語翻訳されていたようだ。 英語版 https://lavaan.ugent.be/tutorial/tutorial.pdf 日本語翻訳 http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/arakit/documents/lavaanTutorial20170124.pdf 関西大学商学部の荒木孝治さんによる翻訳。

lavaanのチュートリアル[R]

今回も前回の続きlavaanパッケージのinspect関数についてである。 ides.hatenablog.com たくさんあるな中で、利用頻度の高そうな初期値、モデル相関行列、決定係数について求め方を書いた。 https://lavaan.ugent.be/tutorial/inspect.htmllavaan.ugent.be …

lavaanパッケージの構造方程式の初期値、モデル相関行列、決定係数[R]

lavaanの結果はsummary関数で出すが、それよりも詳細な結果が知りたい場合にはinspect関数を利用する。 https://lavaan.ugent.be/tutorial/inspect.htmllavaan.ugent.be 前準備 まずはこちらで分析したモデルを利用するので、オブジェクトfitに格納する。 li…

lavaanパッケージinspect関数[R]

https://lavaan.ugent.be/tutorial/inspect.htmllavaan.ugent.be 前準備 まずはこちらで分析したモデルを利用するので、オブジェクトfitに格納する。 library(lavaan) model <- ' # measurement model ind60 =~ x1 + x2 + x3 dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4 dem…

lavaanで分析した時の詳細情報[R]

sem関数が自働的にコードを補ってくれるため、基本的な分析には適しているが、細かいところまでコードを書き込む場合には、lavaan関数の方が向いていることもある。 sem関数での推定 PoliticalDemocracyを使って簡単なSEMを作成してみる。以下のようなSEMで…

sem関数とlavaan関数[R]

最尤推定は多変量正規分布に従っているという仮定が置かれているため、最尤推定をするには変数が正規分布に従っているか否かを調べる必要がある。 歪度 skewness 歪度とは、分布がどの程度非対称なのかという指標である。 データPoliticalDemocracyの歪度を…

歪度と尖度[R]

今回扱うのは構造方程式によって作成した概念の因果を検証するモデルである。 データ lavaanに同梱されているPoliticalDemocracyを使用する。詳細はこちらのエントリ。 y1 1960年の報道の自由に関する専門家の評価 y2 1960年の政治的反対運動の自由 y3 1960…

構造方程式モデリングによる構成概念の因果関係[R]

ω(オメガ)係数は内的整合性を確認するための指標である。近年はCronbachのαより良い方法と言われることが多い。Cronbachのαは因子構造を無視して、一次元性の検証していることが原因である。 データ psychパッケージに含まれるIPIP-NEOのデータbfiを使用する…

ω係数[R]

階層因子分析（hierarchical factor analysis）について松田淑美・狩野裕「高次因子分析モデルと階層因子分析モデルについて」から説明を引用しよう。 http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/meeting/20050827_BSJ33/matsudaABS.pdf 階層因子…

lavaanパッケージを用いて階層因子分析を推定する[R]

二次因子分析モデル(second order factor analysis)とは「斜交解による通常の因子分析の結果，因子聞に強い相闘が観察されたときには，それらの因子に共通して影響を与える上位の因子を想定することができます。このように，通常の因子分析における複数の因…

lavaanパッケージを用いて二次因子分析モデルを推定する[R]

複数の観測変数によって1つの構成概念が規定され、その構成概念が別の観測変数群に影響を与えているようなモデルをMIMIC(Multiple Indicator Multiple Cause）モデルと呼ぶ。 前回と同じくPoliticalDemocracyのデータを使用してPLSモデルをlavaanパッケージ…

lavaanパッケージを用いてMIMICモデルを推定する[R]

PLS(Partial Least Squares）モデルについて。日本語にすると部分的最小二乗回帰である。 PLSモデルは，複数の観測変数によって純粋に指標化された新たな変数が，別の複数の観測変数の背後に仮定される構成概念へ及ぼす影響の強さについて検討するモデルであ…

lavaanパッケージを用いてPLSモデルを推定する