この記事は、心理系大学院生を対象とした修士論文サポートを目的としています。
- パス図ってどうやって論文に書けばいいの？
- パス解析の結果って、論文にどんな形で掲載すればいい？
こんな悩みや疑問がある方はご参考ください( ˘ω˘)
ちなみ、今回は、論文に掲載するパス図のモデルが1つの場合の書き方を説明します。
そして次の3つの文献を参考にしてます。
- 文献①：働く女性のキャリア・ストレス・モデル パス解析による転職・退職行動の規定要因分析
- 文献②：対人ストレス過程の検証
- 文献③：大学への帰属意識が大学不適応に及ぼす影響
- 文献④：多変量データ解析法
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共通していること
これらの文献に目を通した結果共通しているのはどの論文にも「パス図」は必ず掲載されているということです。
一方、パス係数を示す表は、必ずしも掲載されているわけではありませんでした。
そのため、研究の目的や研究者の匙加減によるのかもしれません。
まあ、パス図を掲載すれば、そこにパス係数はセットで明示されるため、わざわざ表を掲載する必要もないだろうということなのかもしれません。
これは重回帰分析の結果の書き方とは大きく異なるところですね。
ということで、ここからはパス図に焦点を絞って、その掲載の仕方について整理していくことにしましょう(^^)
パス図とは
パス図とは、変数同士の因果関係の流れと強弱をあらわした図のことです。
そして、今回の結果の書き方は↓このような図を目指します。
細かい注意点
では、大まかな書き方のイメージができたところで、詳細を確認していきましょう(^^)
注意点① パスはすべて記載する必要はない。
これはすべての文献に共通していました。
先程のパス図の注意書きにも「5％水準に達しない パスは省略した」とあった通りです。
すべてのパスを記載すると、変数多くなった 時にみづらくなるので当然と言えば当然かもしれません。
注意点② パスの種類
例えば、先ほどの見本図でいうと
- 実線のパス・・・正の影響
- 破線のパス・・・負の影響
といった注意書きがありましたよね？
ですが、他の文献ではこのような書き方はみられませんでした。
この点は各大学院の風習に合わせるのが無難でしょう。
ただ、個人的には丁寧でみやすいという印象でしたね(^o^)
注意点③ 図形のサイズ 最後に、図形のサイズ
つまり、高さや幅。
これは、明確な規定があるわけではなさそうで、 各研究者の匙加減でよさそう（？）です。
3つの論文のうち、どれ一つとして、そこの統一感がなかったためそのように考えられます。
ただ、「見やすさ」という点では、整えた方が望ましいですよね！
なぜなら「多変量データ解析法」では、唯一サイズ感が統一 されていて、圧倒的に見栄えがよかったからです（笑）
その他
まとめると、パス解析の結果を記載する際には、「変数の因果関係の流れと強弱」という点を抑えておき、あプラスアルファで「いかにわかりやすいか」を重視して、結果を掲載することが大切だと考えられます。
ただ、そういう意味でいうと、パス係数が「標準解」なのか「非標準解」なのかについての記載はあった方がよいのでは？
と思いましたかね〜
実際、文献③では、p値の下に「各数値は標準化係数」と注意書きがありました。
適合度指標も記載しましょう
そして、モデルの適合度を示す指標ももちろん書きましょう。
パス解析では、GFIとカイ二乗検定の結果が一般的なようですね(^o^)
モデルの適合度を表す指標について
「モデルのデータへの適合度を表す指標には、次章に記すように、幾つかのものがあるが、よく使われる指標GFIの値を図6.2の上部に記した」
（引用：多変量データ解析法, P59, 2段落, 1-2行目）
カイ二乗検定について
「モデルの適否を見るために、カイ二乗検定も利用できる」
（引用：多変量データ解析法, P59, 2段落, 最終行）
この辺の詳細は改めてまとめておこうと思います。
まとめ
さて、いかがでしたでしょうか？
パス図の書き方について、少しはイメージ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(^^)/
- パス解析の結果を論文に掲載する際は、パス図を必ず載せる
- 「正の影響は実線、負の影響は破線」というような注意書きがあると丁寧
- 変数の図形は「四角形」が主流
- 図形のサイズに厳密なルールはないようだが、統一感を持たせると見やすい
- パス係数が「標準解」か「非標準解」かの記載もあった方がよい
パス解析の結果掲載では、基本をおさえた上で「いかにわかりやすいか」を重視することが大切ですね～
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＾)
文献①：働く女性のキャリア・ストレス・モデル パス解析による転職・退職行動の規定要因分析
文献②：対人ストレス過程の検証
④多変量解析がわかる
⑤多変量データ解析法
⑥例題とExcel演習で学ぶ多変量解析
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