先輩の助言もあり、なんとかまとまった申請書。しかしまだまだ･･･。
文章書いて疲れたときは、分析をすると癒される。多分まったく違う頭を使っているのだろう。今日は合間に三段抽出モデルを考案していた。理論的には合ってるはずなのだが、どうも推定値が合わない･･･。数式で展開する能力がないので、トライアンドエラーで実行するしかない。まぁそれが楽しかったりもするのだが。
三段抽出モデルはまだ完全にはわかってないけど、識別可能な（クラス内のメンバーが何らかの変数で識別できる）データの二段抽出モデルはできそうだ。というかできた。申請書を提出したらそのプログラムでも作ろうかね。
余談（この日記は余談だけだが）だが、SEMで階層的重回帰分析を行う方法があるのだが(豊田, 2003)、ものすごい使える。便利だ。
階層的重回帰分析は変数をある特定の順番で投入したとき、後に投入した変数が前に投入している変数を統制しても有意に説明するかを明らかにすることができる手法である。よく使われる場面は、交互作用を重回帰分析で見るときだ。まず2変数を先に投入して、そのあと交互作用項を投入して有意にR2が増加すれば交互作用があったと判断するのである。
SEMでこれをやるとR2の増加分ではなく、パス係数の有意性を判断できる。これは有効な説明変数を特定しやすいのでわかりやすい。また、SEMでは順番を簡単にいじくれるので、いろんなパターンをすぐに実行できる。当然、独立変数間の相関もわかるので、パス係数の判断がしやすいこともメリットである。
暇なときにでも、ここで紹介します。やり方は簡単なのですぐできます。
もうSEMでいいじゃん。