概要
この例では、3 個の観測変数の線型結合として単一の観測変数を予測する、従来の線 型回帰分析について説明します。 特定可能性の概念についても説明します。
データについて
Warren、White、および Fuller は、98 名の農場共同組合長を対象に調査を行いました
(1974) 。 ここでは次の 4 つの測定値を使用します。
5 つ目の測定値であるpast_trainingも報告されていますが、ここでは使用しません。
この例では、Examples フォルダにある UserGuide.xls ファイルの Excel ワークシート
Warren5v を使用します。 通常のインストールを実行している場合、パスは C:¥Program
Files¥IBM¥SPSS¥Amos¥19¥Examples¥Japanese になります。
変数 説明
成果 「計画、組織、制御、調整、および指導」に関する実績の 24 項 目の変数
知識 「収益を目標とした管理の経済局面および製品知識」に関する 知識の 26 項目の検定
価値 「経済的目標を達成するための手段を合理的に評価する傾向」
の 30 項目の検定
満足度 「管理的役割を果たすことによる満足度」の 11 項目の検定
標本分散と標本共分散を次に示します。
Warren5v には標本の平均値も含まれます。 生データは使用できませんが、標本の積率
(平均、分散、および共分散) が提供される限り、Amos による大部分の分析では必要 ありません。 実際に、この例では標本分散と標本共分散のみ必要です。 差し当たって Warren5v では標本の平均値は必要ないので、Amos はそれらの値を無視します。
データの分析
知識、価値、および満足度の得点を使用して成果を予測する場合を考えてみましょう。
具体的には、知識、価値、および満足度の線型結合によって成果の得点の近似値を求 めることができると考えます。 ただし、この予測は完全ではないので、モデルに誤差 変数を含める必要があります。
この関係の初期パス図を次に示します。
一方向の矢印は線型従属を表します。 たとえば、知識から成果を指す矢印は、成果の 得点が一部知識に依存することを示します。 変数誤差は直接観測されないため、円で 囲まれています。 誤差が表すのは、測定エラーによる成果の得点のランダムな変動だ けではありません。 誤差は、年齢構成、社会経済状況、言語能力、その他成果が依存
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特定
この例では、誤差に対する成果の回帰の係数が推定できず、誤差の分散も推定できま
せん。 これは、「全部で 5 ドルの道具を買った」と聞いただけで、購入した道具それぞ
れの価格と購入した道具の数とを推定しようとするようなものです。 価格と数を推定 するには情報が不十分です。
成果を予測する際に誤差に適用される係数、または誤差変数自体の分散をゼロ以外 の任意の値に固定することにより、この特定問題を解決できます。 係数を 1 に固定し てみましょう。これにより、従来の線型回帰と同じ推定値が得られます。