semopyのmodel.inspect()の出力について

2022年5月1日

各項目

  • lval
    • Left-side valueの略
    • パスに接続された片方の変数
  • op
    • Operatorの略
    • パスの演算子
      • ~ (回帰演算子、Regression operator)
        • rvalがlvalに回帰することを示す
      • =~ (測定演算子、Measurement operator)
        • 実質は ~(Regression operator)のsyntax sugerで、lvalが潜在変数であることを示す
        • ただし、回帰の方向が逆(lvalの潜在変数がrvalに回帰する)
      • ~~ (分散演算子、Covariance operator)
        • 分散及び共分散を示す
        • lvalとrvalがそれぞれ同一の1変数であれば分散、異なれば共分散
  • rval
    • Right-side valueの略
    • パスに接続された他方の変数
  • Estimate
    • 推定したパス係数または共分散の値
    • パスが片方向の場合はパス係数、双方向の場合は共分散
  • Std. Err
    • 標準誤差。標準偏差をデータ数の平方根で割った値
    • データ数が多さと標準偏差を関連づけて精度を見る指標
      • データ数が多ければ多いほど、標準偏差が小さければ小さいほど、標準誤差は小さく推定量の精度が良いと言える
    • (データ数が十分大きければ平均の分布は正規分布に従うという性質を利用した指標である)
  • z-value
    • z値、zスコア
    • 標準偏差の単位で観測統計量とその仮説母集団パラメータの差を測定するZ検定の統計量
    • 平均が0、分散が1になるようにデータを標準化した値(?)
  • p-value
    • p値、有意確率
    • 統計的仮設検定において、帰無仮説が成り立つ確率
    • p値が小さいほど、帰無仮説が成り立たないといえる=対立仮説(証明したい仮説)が成り立つ
    • 一般的にP値が5%または1%以下の場合に帰無仮説を偽として棄却し、対立仮説を採択する

参考

  • 対立仮説と帰無仮説
    • 証明したい仮説を対立仮説、その逆を帰無仮説とし、「帰無仮説が成り立たないこと」を証明すること(帰無仮説を棄却すること)で「対立仮説が成り立つこと」を証明する(対立仮説を採択する)
  • パス係数
    • 項目間の関係の強さを示す
  • 標準偏差と標準誤差
    • 標準偏差はデータのばらつきを表す
      • 標準偏差が小さい=平均に近いデータが多い=データのばらつきが小さい
      • 標準偏差が大きい=平均に近いデータが少ない=データのばらつきが大きい
    • 標準誤差は推定量のばらつきを表す(推定量の精度を表す)
      • 標準誤差が小さい=推定量の精度が良い
      • 標準誤差が大きい=推定量の精度が悪い

調査まとめ統計学,SEM

Posted by Yoshi