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分析手法別:共分散構造分析

  • 共分散構造分析は、今最も話題となっている解析手法です。第2世代の多変量解析と呼ぶ人もいます。これまで親しまれてきた因子分析、回帰分析を内包・統合したイメージをしていただければよいでしょう。
  • これまでは、社会科学上の複雑な因果関係(コンセプト理解と総合評価の関係、商品評価と購入意向の関係、各種インフラの充足と居住満足の関係など)を、直接把握できる観測変数(アンケート調査の場合は調査データ、あるいは2次データなど)だけの関係から推定するしかありませんでしたが、共分散構造分析では、新たに潜在変数(因子分析でいうところの因子のような概念)を導入し、因果関係をより単純に、しかも自由にモデリングしながら分析できる解析手法です。つまり、観測変数だけでは見えてこなかったデータの背景にある抽象的な概念(情緒性、ブランド力、味覚価値など、そのままでは定量的に与えられにくい概念)を、因果関係の中に落とし込むことができる分析手法です。これによって、より本質的な因果関係の読み込みが可能になったといえるでしょう。
  • 共分散構造分析では、様々なモデルが提唱されていますが、主なものは次の3つです。
    MIMICモデル…観測変数間の因果関係の間に、ワンステップとして潜在変数を導入したモデル
    多重指標モデル(PLSモデル)…潜在変数間に因果関係を導入したモデル
    2次因子モデル…複数の潜在変数の上位に更に潜在変数を設定したモデル
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