階層的重回帰分析をSEMでやる方法が、共分散構造分析・技術編の15章に載っていますが、そのやり方をまとめてみました。
先輩にSEMでやる方法を聞かれたので、ちょうどいいと思ってまとめてみました。
まず、階層的重回帰分析は階層的線形モデリング（HLM)とは異なります。もうまったく別の分析法だと思っていいです。
階層的重回帰分析とは、重回帰分析でまず統制変数などの変数群を最初に入れて（STEP1)、そのあとに目的の変数を投入したときに（STEP2）、STEP1よりも有意に決定係数が増加しているかを確かめる方法です。変数の投入をステップにわけているから「階層的」と呼ばれているようです。なので、データ構造が階層的なわけではありません。
また、階層的重回帰分析は、連続変量の交互作用の有意性を検定する場合にも用いられます。まず主効果となる変数（例えばV1とV2）を先に投入して、そのあとに交互作用項（V1×V2）を投入することで、主効果を統制した上で交互作用が有意かを確かめるわけです。
これらはSPSSやSASで実行できるのですが、SEMでそれをやろうというわけです。
その方法はこちらにpdfでまとめやつがあるのでどうぞ。
また、HAD8.3から、階層的重回帰分析を実行できるようになりました。それについてはこちらの記事を参照してください。