この記事は、心理系大学院生を対象とした統計法の学習ページです。
- パス解析ってなに?
- 回帰分析や重回帰分析とどう違うの?
こんな悩みや疑問がある方はご参考ください( ˘ω˘)
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パス解析とは
パス解析とは、変数が3つ以上ある場合に、分析者自身が考えた因果モデルに基づいた分析のことをいいます。
「こうした因果モデルを、分析者自身が考え、そのモデルのもとで行う分析が、パス解析である」
(引用:多変量データ解析法、p55. 3-4行目)
具体例で考えてみよう
例えば、以下の3つの変数があったとします。
- 変数①:勉強時間
- 変数②:自信
- 変数③:テストの点数
単純に考えれば、変数①が変数③に直接影響を与えると考えられます。
しかしながら、変数①(勉強時間)が変数②(自信)につながり、その結果変数③(テストの点数)に影響を及ぼすという経路も考えられます。
つまり、こういうモデルです。

言い換えれば、変数①→変数③の因果関係もあれば、変数①→②→③のような経路もあるよね?というモデルを考えて、これに基づいて検証するのが「パス解析」ということになるわけです。
回帰分析との違いは?
一方、ここで1つ疑問が生まれます。
↓変数①と③の部分だけ切り取ってみると・・・

「これって回帰分析なのでは?」
ということです。
それは、実際その通りで、変数①→変数③ のような単純なモデルを分析するなら、それは「回帰分析」になります。
では、↓↓のようなモデルはどうでしょうか。

このモデルなら「重回帰分析」ということになります。
しかし、最初に示した「変数①→②→③(直接経路と間接経路が混在するモデル)」は、回帰分析でも重回帰分析でも検証できません。
つまり、回帰分析でも重回帰分析でも検証できないようなモデルを検証するのが「パス解析」ということをここではおさえておきましょう(^^)
まとめ
さて、いかがでしたでしょうか?
パス解析について少しは理解が深まったでしょうか?
最後に本記事の内容を振り返っておわかれです(^^)/
- パス解析とは、変数が3つ以上ある場合に、分析者自身が考えた因果モデルに基づいて行う分析のこと
- 回帰分析(変数①→③)や重回帰分析(変数①②→③)では検証できないモデルを扱える
- 直接経路・間接経路が混在するような複雑な因果モデルの検証に使われる
ということなんですね~
それではまた(^^ゞ
参考
こちらの記事を作成にする上での参考文献です(^ω^)
①多変量解析がわかる
②多変量データ解析法
③例題とExcel演習で学ぶ多変量解析


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