さてさて。以前からSEMでHLMといった階層的データの分析ができないかなと探していたのだが、ようやく見つかった。というか見落としていた。
SEMでは二段抽出モデルというのだが、個人レベルと集団レベルにぱっかり共分散行列を分けてしまう方法だ。そしてそれを別々に分析する（正確には多母集団同時分析をする）のだ。AMOSでやるためには共分散行列をわける作業を前にやっておく必要がある。
昨日の夜いじくってみたけど、個人レベルと集団レベルの共分散行列をわけるのが面倒くさくて、これは何かプログラムを書いたほうがよさそうだ。それはそれで面倒だが。
しかし、これらの作業をいっきにしていくれるのがEQSとMplusだ。とはいっても、これらはフリーではないし、何よりも持っている人が少なすぎる。僕自身ができてもあまり意味がないし。
階層データの分析がSEMでできるメリットは、多変量の分析が容易、適合度が見れる、モデルを1つに表現するから誤差をうまく扱える、などがある。
あとHLMとの違いは、傾きの分散を説明することができない点だ。これができるのはMplusだけっぽい。何気にすごいぞMplus。Mplusを使えば二段抽出モデルで共分散行列をわけて分析する上に、HLMと同じことを多変量でできる。いいな～。
というお知らせでした。