こちらから。
データはこちらに上がっているようだ。
1.自己回帰モデル
3波を自己回帰させる。
use "nes3wave.dta", clear
GUI
最尤法で実行。
CUI
sem (pid2000 -> pid2002, ) (pid2002 -> pid2004, ), nocapslatent
オプション
- latent(names)...潜在的な変数名を明示的に指定する。
latent(names) は names が潜在変数の名前の完全な集合であることを指定する。 sem と gsem は通常、潜在変数の最初の文字を大文字にし、観測変数の最初の文字を小文字にすると仮定する; [SEM] sem とsemのパス表記を参照されたい。 semのパス表記を参照。 latent(names) を指定すると、sem と gsem は、リストされた変数を潜在変数として扱い、それ以外の変数は、大文字小文字にかかわらず、観測された変数として扱う。
- nocapslatent...大文字を潜在的なものとして扱わない。
nocapslatent は、最初の文字が大文字であることは、潜在変数を指定しないことを指定する。 このオプションは、データセット内のいくつかの観測変数が最初の文字を大文字にしている場合に、観測変数のみでモデルをフィットするときに使用することができる。
. sem (pid2000 -> pid2002, ) (pid2002 -> pid2004, ), nocapslatent
(997 observations with missing values excluded)
Endogenous variables
Observed: pid2002 pid2004
Exogenous variables
Observed: pid2000
Fitting target model:
Iteration 0: log likelihood = -4204.8919
Iteration 1: log likelihood = -4204.8919
Structural equation model Number of obs = 810
Estimation method: ml
Log likelihood = -4204.8919
-------------------------------------------------------------------------------
| OIM
| Coefficient std. err. z P>|z| [95% conf. interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
Structural |
pid2002 |
pid2000 | .8781976 .0173528 50.61 0.000 .8441868 .9122084
_cons | .4674959 .0631342 7.40 0.000 .3437552 .5912366
------------+----------------------------------------------------------------
pid2004 |
pid2002 | .9414133 .0177779 52.95 0.000 .9065692 .9762574
_cons | .1532385 .0664485 2.31 0.021 .0230019 .2834752
--------------+----------------------------------------------------------------
var(e.pid2002)| 1.140504 .0566721 1.034667 1.257168
var(e.pid2004)| 1.215196 .0603836 1.102427 1.339501
-------------------------------------------------------------------------------
LR test of model vs. saturated: chi2(1) = 117.94 Prob > chi2 = 0.0000
SEMモデルには適合度測定が重要である。STATAでモデルを推定した後、estat gof, sta(all)を実行すると、それを得ることができる。
. estat gof, sta(all)
----------------------------------------------------------------------------
Fit statistic | Value Description
---------------------+------------------------------------------------------
Likelihood ratio |
chi2_ms(1) | 117.941 model vs. saturated
p > chi2 | 0.000
chi2_bs(3) | 2484.410 baseline vs. saturated
p > chi2 | 0.000
---------------------+------------------------------------------------------
Population error |
RMSEA | 0.380 Root mean squared error of approximation
90% CI, lower bound | 0.324
upper bound | 0.440
pclose | 0.000 Probability RMSEA <= 0.05
---------------------+------------------------------------------------------
Information criteria |
AIC | 8421.784 Akaike's information criterion
BIC | 8449.966 Bayesian information criterion
---------------------+------------------------------------------------------
Baseline comparison |
CFI | 0.953 Comparative fit index
TLI | 0.859 Tucker–Lewis index
---------------------+------------------------------------------------------
Size of residuals |
SRMR | 0.035 Standardized root mean squared residual
CD | 0.760 Coefficient of determination
----------------------------------------------------------------------------
交差遅延モデル Cross-lagged models
GUI
CUI
. sem (pid2000 -> pid2002, ) (pid2000 -> app2002, ) //
(app2000 -> pid2002, ) (app2000 -> app2002, ),
standardized cov( pid2000*app2000) nocapslatent//
(748 observations with missing values excluded)
Endogenous variables
Observed: pid2002 app2002
Exogenous variables
Observed: pid2000 app2000
Fitting target model:
Iteration 0: log likelihood = -7560.2496
Iteration 1: log likelihood = -7560.2496 (backed up)
Structural equation model Number of obs = 1,059
Estimation method: ml
Log likelihood = -7560.2496
-------------------------------------------------------------------------------------
| OIM
Standardized | Coefficient std. err. z P>|z| [95% conf. interval]
--------------------+----------------------------------------------------------------
Structural |
pid2002 |
pid2000 | .7729582 .0158919 48.64 0.000 .7418106 .8041057
app2000 | .1241617 .0200544 6.19 0.000 .0848557 .1634676
_cons | .1624004 .0322593 5.03 0.000 .0991733 .2256274
------------------+----------------------------------------------------------------
app2002 |
pid2000 | .4239438 .0308988 13.72 0.000 .3633831 .4845044
app2000 | .1370873 .0326491 4.20 0.000 .0730961 .2010784
_cons | 1.558611 .072866 21.39 0.000 1.415797 1.701426
--------------------+----------------------------------------------------------------
mean(pid2000)| 1.339711 .0423285 31.65 0.000 1.256749 1.422674
mean(app2000)| 1.521585 .0451376 33.71 0.000 1.433117 1.610053
--------------------+----------------------------------------------------------------
var(e.pid2002)| .2722378 .0142733 .245652 .3017009
var(e.app2002)| .7319102 .0232906 .6876559 .7790124
var(pid2000)| 1 . . .
var(app2000)| 1 . . .
--------------------+----------------------------------------------------------------
cov(pid2000,app2000)| .5985186 .0197213 30.35 0.000 .5598656 .6371716
-------------------------------------------------------------------------------------
LR test of model vs. saturated: chi2(1) = 90.40 Prob > chi2 = 0.0000
適合度。
. estat gof, sta(all)
----------------------------------------------------------------------------
Fit statistic | Value Description
---------------------+------------------------------------------------------
Likelihood ratio |
chi2_ms(1) | 90.399 model vs. saturated
p > chi2 | 0.000
chi2_bs(5) | 1798.754 baseline vs. saturated
p > chi2 | 0.000
---------------------+------------------------------------------------------
Population error |
RMSEA | 0.291 Root mean squared error of approximation
90% CI, lower bound | 0.242
upper bound | 0.343
pclose | 0.000 Probability RMSEA <= 0.05
---------------------+------------------------------------------------------
Information criteria |
AIC | 15146.499 Akaike's information criterion
BIC | 15211.045 Bayesian information criterion
---------------------+------------------------------------------------------
Baseline comparison |
CFI | 0.950 Comparative fit index
TLI | 0.751 Tucker–Lewis index
---------------------+------------------------------------------------------
Size of residuals |
SRMR | 0.040 Standardized root mean squared residual
CD | 0.753 Coefficient of determination
----------------------------------------------------------------------------
