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。

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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。…

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) …

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。

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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。 MIMICモデルのデモを見ていると、Mplusの例5.8を使ったものが多かったので、それ…

非標準化推定値と標準化推定値 豊田秀樹『共分散構造分析[R編]』36ページから。 母数の推定値には，非標準化推定値と標準化推定値があります。非標準化推定値は，データを標準化せずに分析を行った際に得られる推定値で，変数の単位の影響を受けます。一方，…

lavaanパッケージで行った共分散構造分析の補足的なエントリ。 ides.hatenablog.com 例として潜在変数のところだけピックアップする。 Latent Variables: Estimate Std.Err z-value P(>|z|) Std.lv Std.all ind60 =~ x1 1.000 0.670 0.920 x2 2.180 0.139 15…

lavaanは共分散行列からもモデルの推定ができる。 http://lavaan.ugent.be/tutorial/cov.htmllavaan.ugent.be 例題はこの論文のようである。 https://www.jstor.org/stable/270754?seq=1 共分散行列を作成し、変数に名前をつける。 getCovコマンドを使用する…

Structural Equation Modeling with lavaan (English Edition)作者:Gana , Kamel,Broc , Guillaume発売日: 2018/12/31メディア: Kindle版 lavaanの本。驚くほど高い。 検索をかけているとシーク教の結婚式の情報が出てくる。 en.wikipedia.org あと、パンジ…

lavaanパッケージ習得のためのお勉強ノート。 http://lavaan.ugent.be/tutorial/sem.htmllavaan.ugent.be library(lavaan) データの詳細 lavaanに同梱されている選挙に関するデータを使用する。Bollenが1989年に書いた本で使われていたデータ。 11変数の75個…