【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
- 2020/08/21 17:25:03 投稿
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▼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！面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。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/ )