R: sem再入門：Taglibro de H：SSブログ

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R: sem再入門　[統計] [編集]

Rのsemパッケージで共分散構造分析。いろいろわすれているので、パス解析から。

データは、狩野・三浦(2002) p.20より

# 価格
kakaku <- c(89, 99, 128, 98, 52, 47,
            40, 39,  38, 48, 27, 23)
# 走行距離
kyori <- c(4.3, 1.9, 5.2, 5.1, 4.0, 4.8,
           8.7, 8.2, 3.3, 3.9, 8.2, 7.2)
# 乗車年数
nensuu <- c(5, 4,  2, 3, 6, 8,
            7, 7, 10, 6, 8, 8)
# 車検
syaken <- c(24, 18, 13,  4, 15, 24,
             3,  6, 14,  0, 24, 24)
data <- data.frame(kakaku, kyori, nensuu, syaken)

散布図行列をプロットする

> pairs(data)

sem()を実行。

model.text <- "
nensuu  -> kyori,  beta1, NA
nensuu  -> kakaku, beta2, NA
syaken  -> kakaku, beta3, NA
kyori   -> kakaku, beta4, NA
kyori  <-> kyori,  e1,    NA
kakaku <-> kakaku, e2,    NA
"
model.file <- "sem_model1.txt"
write(model.text, file = model.file)

library(sem)
model <- specifyModel(model.file)
s1 <- sem(model, data = data, fixed.x = c("nensuu", "syaken"))

非標準解

> summary(s1)

 Model Chisquare =  0.34796   Df =  1 Pr(>Chisq) = 0.55527
 Chisquare (null model) =  27.114   Df =  6
 Goodness-of-fit index =  0.98467
 Adjusted goodness-of-fit index =  0.8467
 RMSEA index =  0   90% CI: (NA, 0.66648)
 Bentler-Bonnett NFI =  0.98717
 Tucker-Lewis NNFI =  1.1853
 Bentler CFI =  1
 SRMR =  0.053719
 AIC =  12.348
 AICc =  17.148
 BIC =  15.257
 CAIC =  -3.1369 

 Normalized Residuals
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
-0.5440 -0.0133  0.0000 -0.0576  0.0000  0.1270 

 R-square for Endogenous Variables
 kyori kakaku 
0.0769 0.8980 

 Parameter Estimates
      Estimate  Std Error z value  Pr(>|z|)                     
beta1   0.25978  0.27143   0.95708 3.3853e-01 kyori <--- nensuu 
beta2 -12.67218  1.49170  -8.49514 1.9769e-17 kakaku <--- nensuu
beta3   0.40053  0.37011   1.08219 2.7917e-01 kakaku <--- syaken
beta4  -3.61226  1.54698  -2.33505 1.9541e-02 kakaku <--- kyori 
e1      4.39577  1.87436   2.34521 1.9016e-02 kyori <--> kyori  
e2    115.71647 49.34167   2.34521 1.9016e-02 kakaku <--> kakaku

標準解

> stdCoef(s1)
        Std. Estimate                   
1 beta1     0.2772573  kyori <--- nensuu
2 beta2    -0.8761616 kakaku <--- nensuu
3 beta3     0.1074873 kakaku <--- syaken
4 beta4    -0.2340072  kakaku <--- kyori
5    e1     0.9231284   kyori <--> kyori
6    e2     0.1019817 kakaku <--> kakaku
7           1.0000000 nensuu <--> nensuu
8           0.2454017 syaken <--> nensuu
9           1.0000000 syaken <--> syaken

AMOSほかと結果はほぼ一致している。

タグ：SEM