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パス解析

データ解析では、ひとつの Y に対して X が複数あり、 さらに、X であるものが、別の X の Y になる場合があります。 X と Y がネットワークの構造を持っています。 パス解析は、このようなデータを解析する方法です。

パス解析は、 重回帰分析 の集合を扱う手法です。

パス解析

パス解析の進め方

パス解析では、まず、 自分の経験則や仮説に基づいて、各変数についての目的変数と説明変数の関係(因果関係)を考え、パス図を作ります。 図にパス図のイメージを書きましたが、矢印の元が説明変数で、先が目的変数を表します。

次に、各パス間で重回帰分析を行い、 パス間のつながりの強さを、標準偏回帰係数で評価します。

共分散構造分析

パス解析の中に、 潜在変数(データはないけれども、持っているデータに関係していると考えている変数)を入れるのが、 共分散構造分析です。 パス解析の発展型と言えますし、 因子分析 の発展型とも言えます。

パス解析の使い道

多変量解析 の多くは 定量的な仮説の探索 の方法として使えるものが多いですが、 パス解析は自分でパス図を作るところからなので、この目的には向いていません。 「 仮説の検証(実証分析) に特化した方法」と言えるかもしれません。

パス図が思い浮かばない場合は、 多変量データの相関分析 が手掛かりになります。



順路 次は 多変量データの相関分析

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