2023年後期 マーケティング・リサーチ論　第12回目の講義動画（発展的な調査手法の紹介①「共分散構造分析」演習編）

Summary

統計解析ソフト「Amos」を使用して、確認的因子分析と構造方程式モデリングによる共分散構造分析を行う方法が実践的に説明されています。パス図の作成、モデルの当てはめ、結果の解釈などの手順が解説されています。

Takeaways

• 😊 重機のデータを使って構造方程式モデリングを実施
• 📈 因子分析と構造方程式モデリングの違いを説明
• 📊 パス図を使ってモデルの関係性を視覚化
• 🔍 潜在変数間の関係性を分析できることが特徴
• ✅ モデルの適合度を評価する指標を解説
• 🖥️ Excelの機能を活用して分析実行
• 📝 結果を論文やプレゼンに活用する方法を提案
• 🐈 猫に関するデータを例に分析方法を説明
• 🤔 分かりにくい場合は図表の修正が可能
• 💡 分析手法を卒論やコア論文に活用することを推奨

Q & A

このビデオでは主にどのようなデータ分析手法について説明していますか?

このビデオでは、構造方程式モデリングや確認的因子分析など、複数のデータ分析手法の使い方について説明しています。

モデリングの画面でパス図を表示する意味は何ですか?

パス図を表示することで、設定した分析モデルの因果関係や因子の構成などを視覚的に確認できるためです。

構造方程式モデリングの特徴として挙げられている「潜在変数」とは何ですか?

直接観測できない変数のことです。アンケートなどで観測した変数から構成されると考えられる変数を指します。

パス解析における「パス」にはどのような種類がありますか?

独立変数から従属変数への「直接効果」を表すものと、独立変数から媒介変数を通じて従属変数へ影響を与える「間接効果」の2種類があります。

モデルの適合度を判断する指標にはどのようなものがありますか?

CFI、GFI、AGFIなどの指標が関連しており、一般的にこれらの値が高いほど、設定したモデルがデータと適合していることを示します。

構造方程式モデリングと確認的因子分析の違いは何ですか?

構造方程式モデリングは潜在変数間の関係性を分析できるのに対し、確認的因子分析は測定尺度としての因子の妥当性を検証することに主眼が置かれています。

Excelのデータを読み込む意味は何ですか?

Excelに入力されたデータを分析ソフトに取り込むことで、簡単にデータ分析を行うことができるためです。

分析結果をPowerPointで発表する場合、注意すべき点は何ですか?

パス図や数値などの結果を適切に配置し、説明を加えることで分かりやすく伝えることが大切です。文字などが重ならないように注意が必要です。

このビデオの分析手法を卒業論文などで活用するメリットは何ですか?

アンケートデータを因子分析して潜在変数を導出したり、変数間の関係性を可視化できるなど、説得力のある論文作成に役立ちます。

Macでこのソフトを使えない可能性がある理由は何ですか?

Macでは利用できない最適化アルゴリズムを使用しているソルバが含まれているなどの理由で、動作しない可能性があるからです。