マルチレベル構造方程式モデル

清水祐士さん(関西学院大学)にお願いし、本学の大学院生と教員を対象に、マルチレベル構造方程式モデル(マルチレベルSEM、ML-SEM)について特別講義していただきました!

清水さんとは特別講義以外にも、さまざまなテーマでお聞きしたいことがあったので、1日中ずっと交流が持てて本当にうれしかったです。

昨年からゆっくりお話できる機会を作りたいと願っていたので、ぼくにとっては至福のひと時でした。

それにしても、清水さんは話せば話すほど底知れぬ実力を見せてくれるので、マジで尊敬しました。

あの人、天才ですよ。

この場をかりて、改めて御礼申し上げます。




さて、マルチレベルSEMです。

これは、マルチレベルやSEMの上位モデルで、SEMの自由なモデリングができるという利点を活かしながら、階層データをエレガントに扱える手法です。

つまりマルチレベルSEMは、階層構造を持つデータに対して、因子分析や回帰分析だけでなく、変量効果やレベル間交互作用を組み込んだ複雑なパス解析も適切に実行できる手法です。

ヘルスケア領域は、複数の現場でデータを集めたり、同一の患者さんから繰り返してデータを収集することが少なくなく、そういうときにマルチレベルSEMは威力を発揮します。

統計モデルをパワーアップしたら、同時に推定法のパワーアップを考える必要があり、マルチレベルSEMも最尤推定からベイズ推定へと展開しようねというお話がありました。

マルチレベルSEMについては、以下の書籍が詳しいです。

データ解析力を高めたい人は、ぜひどうぞ。


マルチレベルSEMに完全対応しているのは、Mplusです。

またHADもマルチレベルSEMを実行できます。

これらのソフトウェアもぜひ入手しておきましょう。

ぼくたちの研究室でもマルチレベルSEMを活用していますので、今回の特別講義で学習し
た成果を踏まえて、ちゃんと論文化していきたいと思いますぅ。