共分散構造分析 事例編―構造方程式モデリング

本書は、共分散構造分析の多岐にわたる適用事例を紹介しており、共分散構造分析が具体的にどのように用いられるのか、その理解を助けてくれる。本書を読めば、共分散構造分析の一連のプロセスが、全てではないが大まかに掴める、と思われる。本書を一読して掴めたプロセスを述べると以下のようになる。共分散構造分析を行うためにはモデルを構築することが必須となるが、どんなモデルが想定されるか、得られた調査データを既存の多変量解析モデル（因子分析や回帰分析）を用いて事前に把握し、これを基礎にモデルを構築する、ということが一連のプロセスのようだ。これが意味するところは、因子分析や回帰分析など、多変量解析を行う際に基礎的なもの、分散共分散行列（相関行列）の重要性であり、ここからモデルを構築していくことになる、という点である。その他、本書にはデータを分析する上でかなりテクニカルな方法を、共分散構造分析を応用することで提示している。例えば、「回答の揺れ」によって不当に低められた相関係数を、共分散構造分析を用いることによって修正することが可能なこと、共分散構造分析を用いることによって回帰分析のときに生じる多重共線性を回避できること、その他、いろいろなテクニカルな方法が記述されているので参考になる。問題点本書は、事例紹介のため、共分散構造分析の成果・結果を表す「モデルの適合度」指標の解説などはない。事例によって、モデルの適合度が「よい結果」であるというときの指標数値基準が異なっている傾向が全体として見られなくもない。よって、場合によっては混乱を与える可能性もある。この点については、共分散構造分析の適合度指標を解説した別冊にあたって補完する必要があるだろう。また、データ処理に対するさまざまな知識が必要である、ということも示唆していると思われる。