発表

SS-003

心理学研究における構造方程式モデリング(SEM)の役割とピットフォール(2)

[企画代表者,話題提供者] 伊藤 大幸:1, [話題提供者] 谷 伊織:2, [話題提供者] 行廣 隆次:3, [話題提供者] 坪田 祐基:1, [話題提供者] 高田 佳輔:4, [指定討論者] 村上 隆:1, [司会者] 平島 太郎:1
1:中部大学, 2:愛知淑徳大学, 3:京都先端科学大学, 4:中京大学

近年,心理学の多様な領域においてSEMの手法が用いられることが多くなってきた。SEMは,因子分析による潜在変数の抽出とパス解析による因果モデルの検証という2つの機能を併せ持つ統合的な多変量解析の枠組みであり,従来の方法に比べ,測定モデルと因果モデルの同時的検証,ランダム誤差にともなう相関の希薄化の修正,適合度指標によるモデルの比較,イレギュラーなデータ(分布の非正規性,欠損値など)への対応,多母集団データや縦断データにおける測定不変性の検証など,数多くの利点を持っている。一方で,理論的な複雑さの割に,ソフトウェア上での実行が比較的容易であるため,十分な知識を持たない研究者による誤用も多く見られる。本企画では,2015年度における発表に引き続き,心理学の諸領域におけるSEMの貢献と誤用の実態について報告するとともに,心理学研究者とSEMの「正しい付き合い方」とはどのようなものか議論する。
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