E メニューから、[ファイル] → [新規作成] を選択して新しいパス図の作成を開始します。
E メニューから、[ファイル] → [データ ファイル] を選択します。
[データ ファイル] ダイアログ ボックスでは、[グループ番号 1] という名前の 1 つのグ ループにのみデータ ファイルを指定できることに注意してください。 ここではまだ複 数グループ分析であることを指定していません。
E [ファイル名] をクリックし、Amos の Examples ディレクトリにある Excel ブックの
UserGuide.xls を選択して、[開く] をクリックします。
E [データ表を選択] ダイアログ ボックスで、ワークシート Attg_yng を選択します。
E [OK] をクリックして [データ表の選択] ダイアログ ボックスを閉じます。
E [OK] をクリックして、[データ ファイル] ダイアログ ボックスを閉じます。
E メニューから、[表示] → [データセットに含まれる変数] を選択します。
E 観測変数記憶1 と助成記憶1 を図にドラッグします。
E 記憶1 と助成記憶1 を双方向矢印で結びます。
E パス図にキャプションを追加するには、メニューから、[図] → [図のキャプション] を選 択し、パス図にキャプションを表示する位置をクリックします。
E [図のキャプション] ダイアログ ボックスで、テキスト マクロ ¥group と ¥format を 含むタイトルを入力します。
E [OK] をクリックして若年者グループのモデル指定を完了します。
E 2 つ目のグループを追加するには、メニューから、[分析] → [グループ管理] を選択します。
151 複数グループの同時分析 E [グループ管理] ダイアログ ボックスで、[グループ名]テキスト ボックスの名前を「グ
ループ番号 1」から「young subjects」に変更します。
E [新規作成] をクリックして 2 つ目のグループを作成します。
E [グループ名] テキスト ボックスの名前を「グループ番号 2」から「old subjects」 変 更します。
E [閉じる] をクリックします。
E メニューから、[ファイル] → [データ ファイル] を選択します。
[データ ファイル] ダイアログ ボックスに、young subjects と old subjects という名前の 2 つのグループが表示されます。
E 高齢被験者のデータ セットを指定するには、[データ ファイル] ダイアログ ボックス
で [old subjects] を選択します。
E [ファイル名] をクリックし、Amos の Examples ディレクトリにある Excel ブックの
UserGuide.xls を選択して、[開く] をクリックします。
E [データ表を選択] ダイアログ ボックスで、ワークシート Attg_old を選択します。
E [OK] をクリックします。
テキスト出力
モデル A は自由度が 0 になります。
Amos では次のようにして異なる標本の積率を計算します。若年被験者には 2 つの標 本分散と 1 つの標本共分散があり、3 つの標本の積率が生成されます。 高齢被験者にも
3 つの標本の積率があり、合計 6 つの標本の積率が生成されます。 推定されるパラメー
タは母集団の積率であり、この積率も 6 つあります。 自由度が 0 なので、このモデル は検定できません。
[Amos出力] ウィンドウに若年者のパラメータ推定値を表示するには、次の操作を行
います。
E 左上のウィンドウ枠にあるツリー図で、[推定値] をクリックします。
153 複数グループの同時分析 E ウィンドウの左側にある [グループ] パネルで、[young subjects] をクリックします。
高齢被験者のパラメータ推定値を表示するには、次の操作を行います。
E [グループ] パネルで、[old subjects] をクリックします。
グラフィック出力
次の図は、2 つのグループの非標準化推定値を示す出力パス図です。
[Amos Graphics] ウィンドウの左側にあるパネルで、さまざまな表示オプションを選択 できます。
入力パス図または出力パス図を表示するには、[入力パス図の表示] または [出力パス
図の表示] ボタンをクリックします。
[グループ] パネルで [young subjects]または [old subjects] のいずれかを選択します。
[パラメータ形式] パネルで、[非標準化推定値] または [標準化推定値] のいずれかを 選択します。
モデル B
2 つのグループのパラメータ推定値が異なることを確認するのは容易です。 では、どの
程度異なるのでしょうか。 差の大きさを確認する 1 つの方法として、分析を繰り返す 方法がありますが、ここでは若年者の各パラメータを高齢者の対応するパラメータと 等しくする必要があります。 この結果作成されたモデルをモデル B と呼びます。
モデル B では、各パラメータに名前を付け、高齢者グループと若年者グループで同 じパラメータ名を使用する必要があります。
E まず、パス図の左側にある [グループ] パネルで [young subjects] をクリックします。
E パス図で記憶1 の四角を右クリックします。
E ポップアップ メニューから、[オブジェクトのプロパティ] を選択します。
E [オブジェクトのプロパティ] ダイアログ ボックスで、[パラメータ] タブをクリックし ます。
155 複数グループの同時分析 E [分散] テキスト ボックスに、記憶1 の分散の名前を入力します。たとえば、「var_rec」
と入力します。
E [全グループ] を選択します (チェック マークが表示されます)。
ここにチェック マークが付いている場合、すべてのグループの記憶1 の分散に var_rec という名前が割り当てられます。 ここにチェック マークが付いていない場合、var_rec は若年者グループのみの記憶1 の分散の名前になります。
E [オブジェクトのプロパティ] ダイアログ ボックスが開いた状態で、[助成記憶1] をク リックし、分散の名前として「var_cue」と入力します。
E 双方向矢印をクリックし、共分散の名前として「cov_rc」と入力します。常に [全グ
ループ] が選択されていることを確認してください。
各グループのパス図は次のようになります。
テキスト出力
モデル B には制約が適用されるため、6 つではなく 3 つの異なるパラメータのみ推定 されます。 これにより、自由度が 0 から 3 に増加します。
モデル B は、従来のすべての有意水準で受け入れることができます。
若年被験者用のモデル B に基づいて取得されたパラメータ推定値を次に示します (高齢 被験者のパラメータ推定値も同じです)。
モデル B に基づいて取得された標準誤差推定値 (若年被験者で 0.780、0.909、および 0.873) は、モデル A に基づいて取得された対応する推定値 (0.944、1.311、および 0.953).
より小さいことがわかります。 モデル B が正しいと考える限り、モデル A の推定値よ りモデル B の推定値の方が適していると言えます。
グラフィック出力
モデル B では、両方のグループの出力パス図が同じになります。
157
Sem.BeginGroup(Sem.AmosDir & "Examples¥UserGuide.xls", "Attg_yng") Sem.GroupName("young subjects")
Sem.AStructure("recall1") Sem.AStructure("cued1")
Sem.BeginGroup(Sem.AmosDir & "Examples¥UserGuide.xls", "Attg_old") Sem.GroupName("old subjects")
モデル B
Dim dataFile As String = Sem.AmosDir & "Examples¥UserGuide.xls"
Sem.Standardized() Sem.TextOutput()
Sem.BeginGroup(dataFile, "Attg_yng") Sem.GroupName("young subjects") Sem.AStructure("recall1 (var_rec)") Sem.AStructure("cued1 (var_cue)") Sem.AStructure("recall1 <>cued1 (cov_rc)") Sem.BeginGroup(dataFile, "Attg_old") Sem.GroupName("old subjects")
159
Sem.BeginGroup(Sem.AmosDir & "Examples¥UserGuide.xls", "Attg_yng") Sem.GroupName("young subjects")
Sem.AStructure("recall1 (yng_rec)") Sem.AStructure("cued1 (yng_cue)") Sem.AStructure("recall1 <>cued1 (yng_rc)")
Sem.BeginGroup(Sem.AmosDir & "Examples¥UserGuide.xls", "Attg_old") Sem.GroupName("old subjects")
Sem.AStructure("recall1 (old_rec)") Sem.AStructure("cued1 (old_cue)") Sem.AStructure("recall1 <>cued1 (old_rc)") Sem.Model("Model A")
Sem.Model("Model B", "yng_rec=old_rec", "yng_cue=old_cue", _ "yng_rc=old_rc")