この記事は、心理系大学院生を対象としたパス解析の学習ページです。
- パラメータってなに？
- パス解析でパラメータと言われても意味がわからない
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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2026.01.04
パス解析でいう「パラメータ」とは
パス解析の文脈では、以下の3つがパラメータにあたります。
- b ・・・ パス係数
- v ・・・ 分散
- c ・・・ 共分散
パラメータとは何か、定義を確認しておきましょう。
「分析前は、値が未知であるが、分析によって具体的数値（つまり解）が求められる指標のことを、一般にパラメータと呼ぶ」
（引用：多変量データ解析法、P58、最終段落、2〜3行目）
つまり、分析する前はわからないけれど、分析することで数値として求められるもの、それがパラメータです。
b・v・cはすべて、パス解析を実施することで初めて具体的な値がわかるため、パラメータと呼ばれます。
② 具体例
例えば、パス解析の読みとりで扱った以下のパスを見てみましょう。
このパス図において、
- 矢印についている b1・b2・b3 → パス係数（パラメータ）
- 各変数・誤差についている v → 分散（パラメータ）
これらはすべて、分析前は値が不明で、分析を実行することで具体的な数値として算出されます。だからこそ「パラメータ」と呼ばれるわけです。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
パラメータ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(^^)/
- パラメータとは、分析前は値が未知だが、分析によって具体的数値が求められる指標のこと
- パス解析でのパラメータは、パス係数（b）・分散（v）・共分散（c）の3つ
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多変量データ解析法
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