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【潜在変数の関係を探る】構造方程式モデリング - 実応用の豊富な基礎分析なのです【いろんな分析 vol. 6 】 #063 #VRアカデミア
▼テーマ
因子分析の正統進化である構造方程式モデリング (Structural Equation Modeling, SEM) です。
マーケティングリサーチ文脈などで広く応用される基本的な分析ですよ！
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject
▼参考文献
・共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/3dAbuUG
理論が丁寧にまとまっている良書！
・M-plusとRによる構造方程式モデリング入門
https://amzn.to/3exlZJP
実践するならこちら。 M-plus や R での実施方法があります
・共分散構造分析 事例編―構造方程式モデリング | 秀樹, 豊田
https://amzn.to/2Z7DCct
ちょっととっつきづらい人にはこちら。事例が大量に載っているので、モチベーションに繋がるかも。
・パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング | 幸謙, 尾崎, 宏二郎, 荘島
https://amzn.to/2YwlNop
難しいことはいいから、解釈の仕方とか、ユーザー向けにまとめてるものは！？ って人におすすめ！
▼終わりに
ご視聴ありがとうございました！
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動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )