【厳選】構造方程式モデリングを学びたい人のための書籍5選



ぼくたちの研究室では、構造方程式モデリングを活用しまくっています。

構造方程式モデリングは人口に膾炙した手法なので、特に説明はしませんが、これはさまざまな統計モデルを多元的に一元化しています。

例えばこれひとつで、因子分析、回帰分析、分散分析、パス解析、媒介分析、潜在クラスモデル、潜在混合分布モデル、項目反応理論、多母集団同時分析、マルチレベル、マルチレベル構造方程式モデルなどいろんな方法を自由に表現できます。

またこれらの方法を組み合わせてモデルを表現することもできます。

構造方程式モデリングを使いはじめると、例えば普通の回帰分析などは行うメリットがないと感じます。

だって、構造方程式モデリングなら豊かな適合度がでるし、従属変数を複数設定できるし(普通の回帰分析では無理ゲー)、モデル修正がしやすいし。

それぐらい便利でパワフルです。

現象はとかく複雑です。

構造方程式モデリングは、やっかいな現象にモデルを上手く当てはめて、人間が理解できる水準までもってきてくれる、そんな便利なツールです。

教材は専門書から入門書までいろいろあって、自身の理解度を踏まえて順に読んでいけばだいたい理解できます。

ぼくが独学できたぐらいなので、たぶんほとんどの人は大丈夫です。

でもいろいろ読んでいくと、これはできるだけ早めに読んだ方がいいというものがあることに気づきます。

構造方程式モデリングをこれから学びたい人は、まず以下の書籍を読むとよいです。

いろいろ読まないと理解できないので、これを手がかりに独習を進めてくだせー。



1.共分散構造分析 事例編

構造方程式モデリングの書籍を読むと、数式がでてきたり、説明が難しかったりすることがあります。

人によっては、動機を持てないと、けっこうしんどいです。

なので最初は、構造方程式モデリングでできることを、たくさん知っておくと学習意欲を維持できるはずです。

本書は、それにうってつけ。

まずはこれで、構造方程式モデリングの適用を大まかに把握しましょう。



2.パーソナリティ心理学のための統計学

パー心のためのとなっていますが、構造方程式モデリングを使いたい人一般にお薦めできる内容です。

数式はほとんどなく、方法と結果の意味が理解できます。

例えば、標準化推定値が持つ意味など、他書にないぐらいとてもクリアに書いています。

本書はシリーズでいろいろでているので、ぼくは全巻もっていますが、構造方程式モデリングを学びたい人はこれになります。

サイトが併設されており、実際にデータをいじりながら理解を深めることができます。

http://www.rd.dnc.ac.jp/~shojima/psychometrics/




3.M-plusとRによる構造方程式モデリング入門

「これが知りたかった!」と思える本です。

超入門から超高度な内容まで、わかりやすく、しかも実用的に書いています。

特に、作業療法のように扱いが難しいデータを処理しないといけないひとは必読です。

いろんな考え方、やり方で対応できることがわかります。

Mplusを持っていない人は、Rでできるようになっています。

この本も併設サイトがありますので、サンプルのダウンロードなどで使えます。

https://sites.google.com/site/mplusandr/home




4.共分散構造分析 疑問編

共分散構造分析は構造方程式モデリングの昔の名前です。

実際にデータ解析を進めると、いろいろ難しい問題にそうぐうします。

統計モデリングは、非常に泥臭い作業で、現象と理論を踏まえながら最適なモデルを構成しないと駄目です。

本書は、いろんな問題に対してどう考えて対処したらよいか、を事細かく解説しています。

構造方程式モデリングを活用するなら、豊田秀樹先生のシリーズ書籍は全巻読破するとよいですが、そのなかでもこれは特にお薦めです。




5.共分散構造分析 入門編

実際にデータ解析を進めると、どういう仕組みになっているのかを知らないと対応できないことがでてきます。

本書は数式展開を丁寧にしてくれるので、構造方程式モデリングの仕組みをじっくり学ぶことができます。

ぼくは数式を理解できないことが多いので、展開を追うときは物語的に把握するようにしています、笑。

つまり何となく勝手にストーリ化しながら、意味を理解することに注意を向けます。

統計のユーザーは、これで十分に研究論文を書いたり、研究指導したりできるぐらいまで理解できるようになります。