まだまだ統計

今日はまぁいろいろ用事をしながら、分析してました(笑)。
今日試したのは、分散分析をSEMでやる、というやつです。もう何回読んだかわからない『共分散構造分析 応用編』ですが、試してないのがこれだったんです。
で、この本に載っているやり方が、もう面倒くさいというか、普通に分散分析したほうがはやいよ!っていう方法なのですが、自分なりにアレンジしてみたら意外とスムーズに、お手軽にできました。
というのは、多母集団同時分析を使ってやる方法です。被験者間の場合は多母集団分析でパスを固定した因子を仮定します。誤差分散を0にして、あといろいろ分散分析の制約をつけたら、母集団ごとの平均値が群の効果になります。
被験者内のときは、同じ母集団に変数を別にして並べます。そして、パスを固定した因子を作って、いろいろ制約をつけたら完成です。この方法なら、混合計画も比較的楽にできます。
たぶんやり方自体は間違えてるんだと思うんですけど(汗)、SASのGLMの推定値、標準誤差ともに一致しました。2要因分散分析の交互作用の結果も一致したので、結構いけるんじゃないかと。また、時間があればやり方とかアップします。
この方法のメリットは適合度が見れるということですね。しかし分散分析の適合度は悪い・・・。結構無茶な制約(誤差の分散はすべて等しい、とか)をかけてるので仕方ないですが。
あと、混合モデル(SASのMixedプロシージャ)の結果とも一致しました。変量効果は誤差分散を0じゃなくて、変数ごとになんらかの制約をかけて推定すればできます。こっちはあんまりやってないので、2要因交互作用とかはわかりません。
こんなことばっかりしてて、いいのだろうか。

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