JUSE-StatWorks/V5 SEM 因果分析編...

1－1

構造方程式モデリング(

ＳＥＭ)

の概要

ＰＡＲＴ

１

第１章

第１章構造方程式モデリング（SEM）の概要

１．１構造方程式モデリングとは

構造方程式モデリングは，多変量解析手法の一つで，マーケティングや社会調査，心理学などの分野でよく

利用されています．さらに，技術開発や製造工程のデータ分析，新商品開発における意識調査分析，品質改善

運動などのものづくりや理工学系の研究・教育においても有効であると考えられます．

構造方程式モデリングでは，パス図を用いて変数間の因果関係を表します．矢線で表したパス図により，難

しい統計モデルの構造を，ビジュアルでわかりやすく表現することができます．

構造方程式モデリングは以下の手順で分析を行います．※日本品質管理学会テクノメトリックス研究会（1999）『グラフィカ

ルモデリングの実際』，日科技連出版社，P189-196 の事例「IC 製造工程の分析」参照

①仮説に基づき変数（観測変数，因子）間の関係をモデル化します．

ウエル形成時の

モニタウエハの抵抗

ゲート酸化膜厚

A特性の抵抗

Pチャネルの抵抗

Pチャネルの閾値電圧

②構築したモデルをデータに当てはめます．

③モデルがデータに適合していれば，そのモデルから考察をおこないます．適合していなければ仮説モデ

ルを修正します

仮説モデルデータ

モデルをデータに当てはめる

パス係数

当てはめ結果

1.1 構造方程式モデリングとは

1－2

１．２構造方程式モデリングの有用性

構造方程式モデリングの有用性をまとめると，以下の 3点になります．

1．仮説モデルが収集データに適合しているかどうかを検証することができます．

構造方程式モデリングは，仮説に基づき変数間の関係をモデル化し，構築したモデルをデータに当てはめます．

ここで，モデルがデータに適合していればそのモデルから考察をおこない，適合していなければモデルを修正しま

す．

このように，構造方程式モデリングは仮説モデルをデータに基づき検証できることが特徴の 1つです．

2．様々な仮説モデルを考え，比較することができます．

構造方程式モデリングでは，従来の多変量解析手法から更に一歩進んだ解析をおこなうことができます．構造方

程式モデリングは仮説モデルを検証することが主な目的となりますが，構造方程式モデリングという枠組みの下で

様々な仮説モデルを分析・検証することができます．

例えば，パス解析は重回帰分析の拡張と捉えることができ，目的変数と説明変数の間の関係だけではなく，説明

変数間の関係も考えることができます．また，重回帰分析，因子分析など通常使用される多変量解析手法ではおこな

うことができなかった，潜在変数の回帰関係を含むデータ構造の関係を分析することができます．

3．複数の母集団（グループ）を同時に分析し，母集団の比較を行うことができます．

複数の母集団（例えば，男性や女性，薬剤ＡとＢなどの層別情報）から得られたデータを分析する場合，構造方程

式モデリングではこれらの母集団を同時に分析することができます．その結果，母集団間の比較，層別分析などを行

えます．分析の結果，仮説モデルが当てはまった場合は，パス係数や因子平均の値などから，母集団間の違いを考

察することができます．

1.2 構造方程式モデリングの有用性

1－3

構造方程式モデリング(

ＳＥＭ)

の概要

ＰＡＲＴ

１

第１章

１．３構造方程式モデリングの適用

構造方程式モデリングは柔軟なモデル構成力を持っているために，1 つのデータに対して仮説を反映した様々な

モデルを構成することができます．そのため，従来の計量的分析手法の多くをその下位モデルとして実行することが

可能です．

構造方程式モデリングで実行可能なモデルには以下のものがあります；

※豊田秀樹（1998）『共分散構造分析 [入門編] -構造方程式モデリング- 』，朝倉書店，P2 参照

本マニュアルのチュートリアルでは，その中でも特によく使われると思われる

①パス解析（PART4 第1 章パス解析モデル）

②因子分析（PART4 第2 章潜在因子のあるモデル）

③多母集団モデル（PART4 第3 章多母集団モデル）

について取り上げ，JUSE-StatWorks SEM 因果分析編を使った一連の解析方法を説明します．

以下に，この 3つのモデルの概要を簡単に説明しておきます．

①パス解析

パス解析とは観測変数間を単方向のパスで結んだ因果モデルの解析方法です．従属変数ごとに重回帰分析を

実行した重回帰分析の繰り返しであると考えられます． ※狩野裕・三浦麻子（1997）『グラフィカル多変量解析』，現代

数学社，P16-17 参照

観測変数1

観測変数2

観測変数3

観測変数4

観測変数5

パス解析モデル

因子分析・テスト理論・行動遺伝学モデル・多相データ解析・実験計画・質的データ解析・多変量解析・パス解析・

時系列解析・多母集団モデル

1.3 構造方程式モデリングの適用

1－4

②因子分析

因子分析とは，相関関係の背後に潜む構造を研究するための解析方法です．観測変数の背後にある潜在変数

（因子）からの影響によって観測変数間に相関が生じると仮定します．潜在変数としては，各観測変数に共通に影響

を及ぼす共通因子や，各観測変数に個別に影響を及ぼす独自因子を考えます．※狩野裕・三浦麻子（1997）『グラフィ

カル多変量解析』，現代数学社，P73 参照

観測変数1

観測変数2

観測変数3

観測変数4

潜在

変数

1

因子分析モデル

③多母集団モデル

多母集団モデルとは，観測データが複数の母集団から抽出された場合に母集団間の比較をするための解析方法

です．多くの場合，共分散だけでなく平均の構造も考慮して解析をおこないます．母集団間の特徴の違いを比較す

るためには，母集団間の制約を設けて，ある程度比較の枠組みを共通させておいてから，議論の的となる仮説の部

分を対比させます． ※豊田秀樹（1998）『共分散構造分析 [入門編] -構造方程式モデリング- 』，朝倉書店，P246 参照

観測変数1

観測変数2

観測変数3

観測変数4

潜在

変数

平均

観測変数1

観測変数2

観測変数3

観測変数4

潜在

変数

平均

母集団1 母集団2

多母集団モデル

1.3 構造方程式モデリングの適用

1－5

グラフィカルモデリング(

ＧＭ)

の概要

ＰＡＲＴ

１

第２章

第２章グラフィカルモデリング（GM）の概要

２．１グラフィカルモデリングとは

グラフィカルモデリングは，因果関係を分析する方法として開発された統計的多変量解析法の1つです．構

造方程式モデリング（SEM）をおこなう場合，変数の因果関係を表すパス図を使って分析をおこないますが，変

数間の因果関係が事前にはっきりしていない場合があります．そのような場合にデータに基づいて変数の因果

関係を探索的にモデル化し，その妥当性を検証する方法がグラフィカルモデリング（GM）です．

他の変数が一定という条件のもとで，独立（＝相関がない）という関係を「条件付き独立」と呼びます．変

数の因果関係を表す独立グラフ（パス図）において，条件付き独立となる変数間には矢線を設けません．どの

変数とどの変数が条件付き独立であるかを把握するためには，偏相関係数を用います．偏相関係数が0である

ことは条件付き独立を意味します．

グラフィカルモデリングは以下の手順で分析を行います．

※日本品質管理学会テクノメトリックス研究会（1999）『グラフィカルモデリングの実際』，日科技連出版社，まえがき，P142-P165 参照

①全部の変数間の線がある状態でスタートします．

酸化温度

処理温度材料硬度

添加量収率

②逸脱度，自由度，p 値など考慮しつつ，偏相関係数や相関係数の残差の値を見て，線の切断/接続をお

こないます．（共分散選択）

③なるべく線が少なく，かつ内容的に納得できるモデルを採用します．

酸化温度


添加量収率

2.1 グラフィカルモデリングとは

1－6

２．２独立グラフの種類

本システムで扱うことのできる独立グラフは無向独立グラフ，連鎖独立グラフ，有向独立グラフの 3種類です．

1．無向独立グラフ

変数間に順序を考慮しないグラフを無向独立グラフといいます．変数を同時に全て使用してグラフを作成し

ます

酸化温度


添加量収率

2．連鎖独立グラフ

変数群がいくつかあり，各変数群の群内の変数については順序をつけられませんが，変数群の群間では順序

をつけることができるグラフを連鎖独立グラフといいます．変数群の群内では矢印のない線を用いてグラフを

作成し，群間では矢線を用いてグラフを作成します

3．有向独立グラフ

変数間に完全に順序を考えたグラフを有向独立グラフといいます．ここでいう“順序”とは，直接的に因果

関係があるかどうかがはっきりしている順序でなくてもよく，時間的な先行性などによる順序でもよいものと

します．

酸化温度


添加量収率

※日本品質管理学会テクノメトリックス研究会（1999）『グラフィカルモデリングの実際』，日科技連出版社，P142-P165 参照

2.2 独立グラフの種類

酸化温度


添加量収率

第1群

第2群

1－7

グラフィカルモデリング(

ＧＭ)

の概要

ＰＡＲＴ

１

第２章

２．３構造方程式モデリングとの連携

本システムでは，観測変数間のグラフィカルモデリングと潜在変数間のグラフィカルモデリングをおこなえます．グ

ラフィカルモデリング（GM）と構造方程式モデリング（SEM）を連携させることによって，より有効な分析をすることがで

きます．

①観測変数間のグラフィカルモデリング

観測変数間の GMは以下の手順でおこないます．

手順１：観測データをもとにGMをおこなう

手順２：GMの結果（独立グラフ）をもとにSEMのパス図を作成する

手順３：SEMでパス解析をおこなう

②潜在変数間のグラフィカルモデリング

潜在変数間のGMは以下の手順でおこないます．

手順１：SEMで，全ての潜在変数間に共分散を設定した

因子分析モデルの分析をおこなう

手順２：SEMの結果（因子間相関係数行列）をもとに

GMをおこなう

手順３：GMの結果（独立グラフ）をもとにSEMのパス図を作成する

手順４：SEMで多重指標モデル(※)の分析をおこなう

※多重指標モデル：潜在変数間に回帰分析的な因果関係があるモデル

潜在変数間のグラフィカルモデリングについての詳細は「PART5 第 6 章 6.3 潜在変数間のグラフィカルモデリン

グ」をご覧ください．

2.3 構造方程式モデリングとの連携

1－8

本システムでは，グラフィカルモデリング（GM プロジェクト）で構築した独立グラフを参照しながら，別ウィンドウで

構造方程式モデリングの画面を開き，そこでパス図の編集をおこなうことが可能です．

また，有効独立グラフを構築した場合は，それを直接 SEM のパス図に読み込んで分析できます．詳しくは「PART5

第4 章 4.3 GM から SEM への連携」をご覧ください．

グラフィカルモデリングで得られる独立グラフは，有向独立グラフ（変数間に完全に

順序を考えたグラフ）以外では，全ての線に方向が付いていません．そのような場合に

は，固有技術的な知見を加えて，有向のグラフを作成します．

次のような無向独立グラフが得られたとき

変数1 変数2 変数3

この無向独立グラフに固有技術的な知見から方向を加えて，例えば，下のような有向独

立グラフが作成されます．


この有向グラフに対応するパス図はこのようになります．（パスが入る変数には誤差が

付きます）


誤差1 誤差2

グラフィカルモデリングで

構築した独立グラフ構造方程式モデリン

グのパス図

2.3 構造方程式モデリングとの連携

1－9

JUSE-StatWorks SEM

因果分析編の概要

ＰＡＲＴ

１

第３章

第３章 JUSE-StatWorks SEM 因果分析編の概要

本システムは，収集されたデータをもとに，因果分析をしたり，データ構造をモデル化したりするためのツールです．StatWorksのワークシート上にデータを入力し，SEMモジュールを呼び出して分析を実行します．SEMモジュールは高い計算精度と機能の豊富さで世界的に評価が高い構造方程式モデリングのソフトウェア「EQS6™ for Windows」をベースに開発されています．本システムを使ってStatWorksの基本処理（ワークシート含む）や多変量連関図などの予備解析，構造方程

式モデリング（SEM），グラフィカルモデリング（GM）をおこなうことができます．

基本処理（ワークシート含む）

基本解析

StatWorks

構造方程式モデリング（SEM）

グラフィカルモデリング（GM）

SEMモジュール（EQS6™ をベースに開発）

データ入力

モデルの作成

分析実行

JUSE-StatWorks SEM 因果分析編

本マニュアルでは，StatWorksの基本処理と基本解析の機能を「PART2 基本解析」，SEMの各機能を「PART3 構

造方程式モデリング（SEM）の機能」，GM の各機能を「PART5 グラフィカルモデリング（GM）の機能」で説明

します．

1－10

３．１システムの起動

通常は，スタートメニューから「プログラム」－「JUSE-Statworks V5.0」－「StatWorks」を

選択することにより起動します．デスクトップ上にショートカットアイコンを作成した場合は，

アイコンより起動できます．

StatWorks が起動して StatWorks のワークシートが表示されます．

まず， StatWorksのワークシート上にデータを入力します．（データ入力形式については「3.5 データ入力

形式」をご覧ください．）その後，構造方程式モデリングをおこなう場合は，StatWorksのメニューから［手法

選択］-［多変量解析］-［SEM（構造方程式モデリング）］を選択します．グラフィカルモデリングをおこなう

場合は，StatWorksのメニューから［手法選択］-［多変量解析］-［GM（グラフィカルモデリング）］を選択し

ます．

3.1 システムの起動

1－11

JUSE-StatWorks SEM


ＰＡＲＴ

１

第３章

「分析データの選択」ダイアログが表示されるので，「ワークシート上のデータを分析」を選択します．

※ワークシート上のデータを分析するのではなく既存ファイルを開いて分析をしたい場合は「既存ファイルを開く」

を選択してください．

「ワークシート上のデータを分析」を選択すると，解析データの指定をおこなうダイアログが表示されます．

解析データの指定後，StatWorks とは別のウィンドウでSEM モジュールが起動します．解析データの指定方法

については「PART3 構造方程式モデリング（SEM）の機能第１章解析データの指定」/「PART5 グラフィ

カルモデリング（GM）の機能第１章解析データの指定」をご覧ください．

StatWorks

SEM モジュール

3.1 システムの起動

1－12

３．２システムの終了

StatWorks を終了させるには，メニューから[ワークシート]-[開

く]-[終了]を選択します．

StatWorks を終了させても SEM モジュールは終了しません．別途，SEM モジュールを終了させる必要があります．

SEM モジュールを終了させるには，SEM

モジュールのメニューバーの「ファイル」を

押し，「終了」を選択します．

３．３ SEMモジュール上でファイルを開く

SEM モジュール上で既存のファイルを開くには，

SEM モジュールのメニューから[ファイル]-[開く]を選択

します．

なお，読み込み可能なファイル種類は以下の通りです．

ファイル種類拡張子内容

SEM プロジェクトファイル JED SEM プロジェクトのファイル．

EQS データファイル ESS データのファイル．

パス図ファイル EDS パス図を保持するファイル．

モデルファイル EQX モデル情報を保持するファイル（キーボードでの編集不可）.

コマンドファイル EQS モデル情報を保持するファイル（キーボードでの編集可）.

分析実行ファイル OUT 分析結果のファイル．

GM プロジェクトファイル JGM GM プロジェクトのファイル．

3.2 システムの終了

3.3 SEMモジュール上でファイルを開く

1－13

JUSE-StatWorks SEM


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１

第３章

３．４ SEMモジュール上でファイルを保存する

SEM モジュール上でファイルを保存するには，SEM モジュールのメニューから[ファイル]-[上書き保存] か[ファイ

ル]-[名前を付けて保存]を選択します．[ファイル]-[名前を付けて保存]を選択した場合は，「名前を付けて保存」ダイ

アログが表示されるので，保存先とファイルの種類を指定し，ファイル名を入力して「保存」ボタンを押します．ファイ

ルの種類は上記一覧表から適切なものを選択してください．

３．５データ入力形式

使用可能なデータ形式は，生データ形式，および，分散共分散行列（相関係数行列）形式となります．データは

StatWorks のワークシート上に入力します．

データ形式入力項目

生データ形式

（３．５．１参照）

生データ

分散共分散行列（相関係数行列）形式

（３．５．２参照）

分散共分散行列

相関係数行列＋標準偏差

分散共分散行列（相関係数行列）形式（平均構造がある場合）

（３．５．３参照）

分散共分散行列＋平均値

相関係数行列＋標準偏差＋平均値

また，多母集団のデータを入力する場合は，各母集団のデータを複数のシートに分けて入力するか，1 シートを使っ

て各母集団を質的変数で層別します．（３．５．４参照）

なお，グラフィカルモデリングでは多母集団のデータは扱えません．

３．５．１生データ形式

生データ形式のデータを入力します．

3.4 SEMモジュール上でファイルを保存する

3.5 データ入力形式

1－14

３．５．２分散共分散行列（相関係数行列）形式

分散共分散行列（相関係数行列）のデータを入力します．この時，以下の点にご注意ください．

① 「分散共分散行列」，もしくは，「相関係数行列＋標準偏差」を入力します．(標準偏差を入力せずに「相関

係数行列」だけでも分析はできますが，分析結果の一部に注意が必要です．)

② 分散共分散行列（相関係数行列）の数値は，2 列目から入力して下さい．1 列目への入力は任意ですが，

分かりやすいように項目名を入力するようにしてください．

③ サンプル数（分散共分散行列等を計算するために使用したデータ表のサンプル数）は後で設定します．ワ

ークシート上では入力しません．

分散共分散行列形式（分散共分散行列形式）

分散共分散行列形式（相関係数行列＋標準偏差）

３．５．３分散共分散行列形式（平均構造がある場合）

分散共分散行列（相関係数行列）形式のデータを用いて，モデルに平均構造を考える場合は，下記のように平均

値の列を 1 つ追加して入力します．

分散共分散行列形式（分散共分散行列＋平均値）

分散共分散行列形式（相関係数行列行列＋標準偏差＋平均値）


1－15

JUSE-StatWorks SEM


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１

第３章

３．５．４多母集団のデータ

多母集団のデータを入力する場合は，各母集団のデータを複数のシートに分けて入力するか，1 シートを使って

各母集団を質的変数で層別します．（グラフィカルモデリングでは使用不可）

◎各母集団のデータを複数のシートに分けて入力する場合

生データ形式（複数シート）分散共分散行列形式（複数シート）

◎1 シートを使って各母集団を質的変数で層別する場合

生データ形式（層別）分散共分散行列形式（層別）

分散共分散行列（相関係数行列）形式では，数値を2列目から入力する必要があるため，層別のための質的変数は，

分散共分散行列（相関係数行列）より後ろの列に入力して下さい．

生データ形式

（複数シート）

グループ1

グループ2

グループ3

分散共分散行列形式

（複数シート）

グループ3

グループ2

グループ1


質的変数

質的変数

1－16

３．６解析フロー図

JUSE-StatWorks SEM 因果分析編の解析フロー図は以下の通りです．

①構造方程式モデリング

多母集団の解析

SEMモジュールの起動

パス図の作成

分析結果の出力

等値制約の設定一母集団の解析

StatWorks

SEMモジュール

StatWorksの起動

ワークシートへのデータ入力

分析データの

選択


SEMプロジェクトの新規作成

ワークシート上の

データを分析

既存ファイルを

開く

データ形式？

サンプル数の指定

多母集団の

解析？

分散共分散

（相関係数）

行列形式生データ形式

※

分析手順

①データ入力

②モデルの

作成

③分析実行

太線で示したルートがメインの解析ルートです．各機能の詳細については「PART3 構造方程式モデリン

グ（SEM）の機能」をご覧ください．

※SEM プロジェクトを作成せずに SEM モジュールを起動した場合の各機能については，「PART3 構造方程式モデ

リング（SEM）の機能第7 章個別ウィンドウ」をご覧ください．

3.6 解析フロー図

1－17

JUSE-StatWorks SEM


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１

第３章

②グラフィカルモデリング


共分散選択

独立グラフの構築

StatWorks

SEMモジュール

StatWorksの起動

ワークシートへのデータ入力

分析データの

選択


GMプロジェクトの新規作成

ワークシート上の

データを分析

既存ファイルを

開く

データ形式？

サンプル数の指定

分散共分散

（相関係数）

行列形式生データ形式

分析手順

①データ入力

②モデルの

作成

③モデルの

完成

太線で示したルートがメインの解析ルートです．各機能の詳細については「PART5 グラフィカルモデリン

グ（GM）の機能」をご覧ください．

3.6 解析フロー図

1－18

３．７設定機能一覧

本システムの設定機能は以下の通りです．

解析データの指定データ形式の指定対象シート

データ形式

層別層別変数の指定

標準偏差/平均/サンプル数

SEMプロジェクトデータシート母集団の設定

変数情報

パス図欠測値の扱い

データ設定質的変数（順序尺度）の指定

サンプルのマスク

サンプルの重み付け

パス設定

分散共分散設定

パラメータ推定方法母集団の分布

分析内容

パラメータ推定方法

ロバストオプション

等値制約

不等式制約

LM検定（パラメータの追加）

ワルド検定（パラメータの削

除）

オプション表示設定

データ出力・計算処理

分析結果解の種類

オプション表示統計量

出力項目

表示変数

個別ウィンドウ EQSデータファイル変数情報

モデルファイル作成分析種類

欠測値の処理方法

モデルの設定

パス図ファイルパス設定

分散共分散設定

モデルファイル作成分析種類

欠測値の処理方法

モデルの設定

モデルファイルモデルの設定

変数の指定

方程式の設定

分散共分散の設定

3.7 設定機能一覧

1－19

JUSE-StatWorks SEM


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１

第３章

等値制約の設定

オプション表示設定

計算処理

分析結果ファイル解の種類

オプション表示統計量

出力項目

表示変数

GMプロジェクトデータシート変数情報

サンプルのマスク

共分散選択オプション収束判定値

３．８出力項目一覧

本システムの構造方程式モデリング（SEM）での出力項目は以下の通りです．

タブ名出力項目内容出力条件

予備解析基本統計量基本統計量データが生データ形式の場合

正規性の確認多変量尖度

標準化多変量尖度への寄与度が

高いサンプル上位5 位

質的変数変数の数質的変数（順序尺度）が存在する場

合多分系列相関係数

多分相関係数

ロバスト統計量ロバスト統計量サンプルの自動重み付け（ロバスト

オプション）を行った場合割り当てられた重みが小さいサン

プル上位5位

欠測データ診断欠測パターンサンプル数，欠測パターンの数欠測値の扱いで「最尤法」または

「ペア毎の削除」を指定した場合欠測パターン

ペア毎の統計量ペア毎の統計量

モデル適合度推定処理の報告統計的推測方法常に表示

推定処理の収束状況

推定処理におけるエラー

多母集団の同時分析

適合度カイ二乗検定

適合度指標

適合度（ロバスト）カイ二乗検定ロバストオプションで「ロバスト統計

量の表示」を選択した場合適合度指標

分散共分散の残差残差行列常に表示

標準化残差の大きい変数の組合

せ

信頼性係数信頼性係数

3.7 設定機能一覧

3.8 出力項目一覧

1－20

パラメータ推定値推定値（方程式形式）測定方程式，構造方程式常に表示

独立変数の分散共分散

推定値（行列形式）方程式

独立変数の分散共分散

効果の分解効果の分解

モデル分散共分散モデル分散共分散

モデルの修正ワルド検定（等値制約の

追加）

LM 検定やワルド検定が設定された

場合

ワルド検定（パラメータの

削除）

LM 検定（等値制約の削

除）

LM 検定（パラメータの追

加）

EQS出力常に表示

3.8 出力項目一覧

1－21

JUSE-StatWorks SEM


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１

第３章

３．９ SEMモジュールの基本画面

SEMモジュールの基本画面は以下のようになります．

① メニューバー：項目をクリックするとメニュー一覧が表示され，現在表示されている画面に対して設定や分析など

の各機能を実行します．

② ツールボタン：ファイル処理などの共通機能やパス図描画機能を実行します．

③ メニューボタン：現在表示されている画面に対して設定や分析などの各機能を実行します．

④ 機能ツリー：構造方程式モデリングの場合は，データ，編集モデルのパス図と分析結果，（保存モデルが

あれば）保存モデルのパス図と分析結果，により構成されます．グラフィカルモデリングの場合は，デー

タ，編集モデルの共分散選択と独立グラフ，（保存モデルがあれば）保存モデルの共分散選択と独立グラ

フ，により構成されます．機能ツリーをクリックすることによって，表示画面を切り替えることができま

す．

⑤ データシート：データが入力されるシートです．

⑥ 分析情報ウィンドウ：分析をおこなった場合に，分析の警告・エラー，収束過程，分析情報を表示します．

①メニューバー

②ツールボタン

③メニューボタン ④機能ツリー

⑥分析情報ウィンドウ

⑤データシート

3.9 SEMモジュールの基本画面

1－22

３．１０編集モデルと保存モデル

JUSE-StatWorks SEM 因果分析編では，モデルを保存する機能があり，モデルを複数作成することによって分析

結果の比較ができます．

モデルには，「編集モデル」と「保存モデル」の2種類があります．「編集モデル」はモデルを変更できますが，一方，

「保存モデル」はモデルを変更できません．

通常に操作しているパス図と分析結果は「編集モデル」となります．「編集モデル」を保存する場合は，編集モデル

の分析結果画面でメニューボタン「モデルの保存」を押します．すると，「編集モデル」が「保存モデル」として保存さ

れます．この「保存モデル」は複数保存しておくことができます．

「保存モデル」としたモデルを再び「編集モデル」にしてモデルを変更するためには，「保存モデル」を開いた状態

でメニューボタン「モデルの編集」ボタンを押します．すると，表示していた「保存モデル」が「編集モデル」に置き換え

られ，そのモデルが変更できるようになります．

①構造方程式モデリングの機能ツリー

データ

編集モデル

保存モデル

パス図

分析結果

パス図

分析結果

保存モデル2

保存モデル1

パス図

分析結果

モデルの編集

モデルの保存

②グラフィカルモデリングの機能ツリー

データ

編集モデル

保存モデル

共分散選択

独立グラフ

共分散選択

独立グラフ

保存モデル2

保存モデル1

共分散選択

独立グラフ

モデルの編集

モデルの保存

3.10 編集モデルと保存モデル

1－23

JUSE-StatWorks SEM


ＰＡＲＴ

１

第３章

３．１１サンプルデータ

解析手法「構造方程式モデリング（SEM）」，「グラフィカルモデリング（GM）」のサンプルデータは，それぞれ

以下のファイルを格納しています．

フォルダ名格納ファイル

semproject 構造方程式モデリング（SEM）のサンプルデータの SEM プロジェクトファイル（.jed）が格納されてい

ます（SEM プロジェクトファイルにはデータ，パス図，分析結果がまとめて保存されています）．

また，それらの SEM プロジェクトファイルから切り出したパス図ファイル（.eds），EQS データファイル

（.ess）も本フォルダに格納されています．

jusesem [semproject]フォルダに格納された SEMプロジェクトファイルに対応するJUSE-StatWorks の標準デ

ータ形式ファイル（.sw5）が格納されています．

gmproject グラフィカルモデリング（GM）のサンプルデータのGMプロジェクトファイル（.jgm）が格納されていま

す（GM プロジェクトファイルにはデータ，共分散選択結果，グラフがまとめて保存されています）．

jusegm [gmproject]フォルダに格納されたGMプロジェクトファイルに対応するJUSE-StatWorksの標準デー

タ形式ファイル（.sw5）が格納されています．

３．１１．１構造方程式モデリング（SEM）のサンプルデータ

構造方程式モデリング（SEM）のサンプルデータは以下の通りです．

No SEM プロジェクトデータ形式モデル出典

1 m4_1ic.jed 相関係数行列パス解析モデル [6]

2 m4_2ro_1.jed 生データ 1 因子モデル [1]

3 m4_2ro_2.jed 1 因子モデル（平均構造）

4 m4_3ta.jed 生データ 1 因子モデル（多母集団，平均構造） [1]

5 sem01reg_1.jed 生データ単回帰モデル

6 sem01reg_2.jed 単回帰モデル（平均構造）

7 sem02reg_1.jed 生データ重回帰モデル

8 sem02reg_2.jed 重回帰モデル（平均構造）

9 sem03fac.jed 生データ 1 因子モデル

10 sem05emp.jed 相関係数行列パス解析モデル [5]

11 sem06cam_1.jed 分散共分散行列パス解析モデル [4]

12 sem06cam_2.jed パス解析モデル

13 sem07off.jed 相関係数行列パス解析モデル [2]

14 sem08res.jed 相関係数行列多重指標モデル [3]

15 sem09wis_1.jed 相関係数行列＋平均＋

標準偏差

多重指標モデル（平均構造） [8]

16 sem09wis_2.jed 多重指標モデル（平均構造）

17 sem10sta_1.jed 分散共分散行列重回帰モデル [8]

18 sem10sta_2.jed パス解析モデル

19 sem10sta_3.jed 2 因子モデル

20 sem10sta_4.jed 多重指標モデル

3.11 サンプルデータ

1－24

21 sem11per.jed 相関係数行列＋標準偏

差

多重指標モデル [8]

22 sem12sim.jed 生データ 2 因子モデル [8]

23 sem13gro.jed 分散共分散行列 2 因子モデル（多母集団） [8]

24 sem14mul.jed 相関係数行列＋平均＋

標準偏差

多重指標モデル（多母集団，平均構造） [8]

25 sem15tes.jed 生データ 2 因子モデル [8]

３．１１．２グラフィカルモデリング（GM）のサンプルデータ

[gmproject]フォルダに格納されたグラフィカルモデリング（GM）のサンプルデータは以下の通りです．

No semproject データ形式モデル出典

1 gm01ic.jgm 相関係数行列有向独立グラフ [6]

2 gm02em.jgm 相関係数行列無向独立グラフ [5]

3 gm03sa.jgm 相関係数行列連鎖独立グラフ [7]

4 gm04ic.jgm 相関係数行列連鎖独立グラフ [6]

※サンプルデータ出典リスト

[1] 椿広計（2006）『応用多変量解析法セミナー入門コーステキスト因果分析編』，日本科学技術連盟，p1-39

[2] 小島隆矢（2003）『Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング』，オーム社，第1 章・第８章

[3] 小島隆矢（2003）『Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング』，オーム社，第2 章・第9 章

[4] 小島隆矢（2003）『Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング』，オーム社，第4 章～第6 章

[5] 品質管理学会テクノメトリックス研究会（1999）『グラフィカルモデリングの実際』，日科技連出版社，

p177-187


p189-196


p197-203

[8] EQS sample data

3.11 サンプルデータ

JUSE-StatWorks/V5 SEM 因果分析編...

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