統計ソフト「R」での共分散構造分析でのパス係数について

質問

統計ソフト「R」の初心者です。

今回、共分散構造分析の解を求めようとsemパッケージを利用して
みました。最後に以下のコマンドを実行してみたのですが、
標準化解というものを出力しているはずなのに
パス係数の値に１以上の値があります（本記述下部参照）。

標準化解を求めれば、相関係数がパス係数として出力
されると思っていたのですが…

【質問１】１以上になるということは
　　　　　どのようなことなのでしょうか。
【質問２】パス係数の概念がよくわかっていないことが
　　　　　原因と思いますが、パス係数がどの値だと
　　　　　潜在変数と観測変数の関連はどのように
　　　　　判断すればによいかということについて
　　　　　教えていただけませんか？

初心者で申し訳ございません。
何卒よろしくおねがいいたします。
◆以下、出力結果です。

> sem.行動 <- sem(model.行動,行動,N=12)
> std.coef(sem.行動,digit=4)
Std. Estimate
b11 b11 0.5461 y1 <--- 絆
b21 b21 1.1397 y2 <--- 絆
b31 b31 0.6249 y3 <--- 絆
b41 b41 -0.2889 y4 <--- 絆
0.3424 y5 <--- 行動
b62 b62 0.5483 y6 <--- 行動
b72 b72 1.3302 y7 <--- 行動
g21 g21 0.2397 行動 <--- 絆

回答No.1

kt1965 · ベストアンサー

回答します。

参考ＵＲＬに、一番詳しく説明している論文のＵＲＬを貼っておきます。（一応、他にも一杯あるので、参考まで。）この論文中のアクロバットでは「14ページ」（本文では、15ページ）以降に詳しい説明が出ています。

それらの論文群から言えば、パス解析による解析図を描いたとき、それぞれの相互ファクターの因果関係を説明する変数がパス係数と呼ばれるものです（検索してみると良いのは、「パス係数」）。

さて、今回の出力結果から1以上の出力がなされたというのは、因果関係が極めて強いとするのが一般的ですが、仮説そのものに誤りがある可能性も否定できないということになります。

一般的に、重回帰分析では、全ての経路の和が1になるはずなのです。そして、今回のような場合、パス経路が余りにも単純化されすぎているため、経路の修正を行えば正しい答えにたどり着くはずです。

他のモデル計算でも試して見ると良いでしょう。

では。

参考URL：

http://www.mus-nh.city.osaka.jp/iso/argo/nl13/nl13-3-23.pdf

お礼

ご教示いただきありがとうございます。
参考論文URLの添付まで添付いただきまして大変勉強になります。

バス係数とは相互の因果関係を説明するための値なのですね。
１以上のものが出力されましたので、経路修正等を何度か繰り返し
実施してみることからはじめてみます。

他のモデル計算等についても勉強を継続して実施してみます。
ご指導ありがとうございました。大変わかりやすく助かりました。