カスタマーレビュー

原因をさぐる統計学―共分散構造分析入門 (ブルーバックス)

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私はこれまで１回だけ共分散構造分析をやったことがありました。その時は手元により高度な参考書が１冊あっただけなので、なかばよくわからないままツール任せで分析をしていたことになります。

そのためこれではいけないと反省し本書を手に取ったのですが、共分散構造分析のイメージはかなり良く理解できました。その意味で本書の対象読者層は以下のような方々ではないかと思いました。

・統計の授業は受けたことがあるがイマイチ記憶が定かでない方

・少なくとも１回は解析ツール（Amosなど）をいじった、あるいは現在操作中で、五里霧中になっている方

統計の知識が全くない方は、まず多変量解析の入門書を別途読まれた方がいいと思います。ただ私のようにイマイチ記憶が定かでないという人間は、本書で記憶が蘇ります（相関係数などの用語が）。

また解析ツールをいじっているのだが、自分が何をしているか良くわからない、という方は本書に掲載されている実例集などから色々な示唆が得られるでしょう。

　この本は、「多変量解析のいろいろな手法を統合したモデル」である共分散構造モデルについてかかれた本である。（共分散構造モデルの“共分散”とは、相関係数を標準化する前のもので、「2変数の共変動を表す指標である」）ブルーバックスの本だと思って、軽い気持ちで買うと共分散構造モデルの紹介が本格化する第三章あたりから、つらくなってくる。このあたりから、測定方程式と構造方程式、内生変数と外生変数などの素人には難しい言葉も出てくる。しかも結構まとまって・・・。（もっとも、”さくいん”で、わからない言葉は調べられる。しっかり読むときちんと書いてある）また、共分散構造分析は、多変量解析の扱い方のような面が強いので、この本の前に多変量解析を勉強していることが望ましい。（大村平「多変量解析のはなし」がおすすめ）見かけよりも、気難しい本であると思う。統計の苦手な自分としては、何とかもう少し気楽に読めるように工夫を期待したい。

ここ数年流行っている共分散構造分析について知りたかったので読んでみた。
この分野の第一人者の著者だけあり、内容は非常に充実していた。
最後にプログラムが付いているが、2011年現在、これを使う人はいないだろうが、出版当時(1992年）と
しては有用だったのだろう（過去の遺物なので改定の際は削除してもいいかも。代わりにRとかの使い
方を入れれば重宝する）。
この本だけでは実際に自分で共分散構造分析を実行するのは難しいだろうが、共分散構造分析を使った
報告書・論文などは理解できるようになるので、「早分かり」「最初の一冊」としては最適である。
内容は極めて平易で、数学的な難しさはほとんどない。ただし、高校数学＋統計（多変量解析）の知識は
ある程度要求されるので、それらの知識がない人がいきなり読むのは厳しいかもしれない。

共分散構造分析について、統計学の基礎を身についた初学者向けに書かれたものです。

共分散構造分析の理論について、基本的な考え方からパス図の見方までが網羅されており、実際の分析を行う上で求められる知識を身に付けることが出来ます。共分散構造分析の初学者には必読な内容となっています。

この本は、共分散構造分析の入門書である。共分散構造分析で何ができるのかが理解できる。比較的丁寧に説明してあり、わかりやすい。しかし、統計学の基礎的知識は持っておかないと厳しいだろう。
論文を作成する初期段階で読むのが最適だろう。データをとった後に、切羽詰ってこの本を読んでも遅い。具体的にデータをどう扱えばいいのかについては説明が少ないからだ。しかし、短時間で共分散構造分析を理解できる本は他にはないように思う。これから論文を書く人には、早いうちに読んでおいてもらいたい本である。

頭の良いひとは大抵因果関係の分析がうまい。仕事でも勉強でも因果関係の追及・整理は重要なイシューだろう。この本は因果関係にたいする定量的なアプローチ（回帰分析、因子分析、共分散構造分析など）が書かれてある。統計の知識があるとより理解できるが、たとえなくても因果関係のモデル化という考え方は役に立つと思う。

SPSSにはAmosというソフトがあって、それがどういう仕組みで動くのか知ろうと思って購入しました。商品を購入する人は広告→ネット検索→店頭での商品確認といった経路で選ぶのか、それとも店頭でみたり、広告をみたりしてすぐ買うのか、商品によって選び方が異なるのか分析しようと思ったからです。因子分析から説き起こし、初心者の私でも原理が納得できました。でも、実際に使うとなると、もっと具体的な手法を解説した上級の本が必要ですね。

「古くから、「各種の統計的方法が因果関係の解明に役立つか」という点については、否定的な意見が多かった。p.217」

しかし今では「因果関係を探るために有用となる統計的手法は、本書で示した共分散構造分析を含めて多数存在するp.275」そうだ。

「「本人の能力」が高ければ直接「向上心」も高まるという関係よりも、むしろ両親のや教師の励ましとか、多くの友人が進学を希望しているといった周囲の影響を通して、間接的に向上心が高まると考えるほうが妥当p.216」とか、採用の前に「事前に仕事の内容について正確な情報を与えておくことが、ひいては優秀な社員を自社に引き止めておくのに役立つp.201」とかいったことが、統計分析によってわかってしまうとは驚き。

実際に観測できる「観測変数」の背後にある因果関係を生み出している「潜在変数」を想定し、モデルを想定して、その確からしさを分析していくという手法はとてもおもしろい。

この本を読んだだけでは、共分散構造分析を実際に使えるようにはならないし、（私のように）ある程度統計的基礎知識がないと、終わりに近づくにつれ、話がどんどん解らなくなってしまうが、共分散構造分析のイメージはつかめるようになる。

統計を学ぶためのモチベーションを高めるのによい本。

　「共分散構造分析」って最近よー聞くけどなんのことだろね、回帰分析やなんかとどう違うの？、という人はまずこれを読むことをおすすめします。数式は最小限で、概念を把握することに重点がおかれており、「要するに何？」ということを知る上にはもってこいの本だと思います。おすすめ。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　心理学やマーケティング分野ではこの共分散構造分析は必須のツールとなって来ているようだ。当然この有用なツールは将来その適用分野を広げていくであろう。私の分野で想定される分析可能な適用事例を考える糧として入手した。なお私の場合は残念ながら分析ソフトが手元にはない。

変数間の因果関係を分析する共分散構造分析の入門書として手軽であり、類書も多くなく、かつ著者は著名な方々だったのであまり迷いもなく購入した。

「はじめに」によれば読者と想定されたのは、以下の2種類だそうだ。まず、すぐに共分散構造分析を分析するわけでなく知識として知りたい人と理論は取り敢えずさておいて分析ソフト（SASのCALIS）があり緊急にデータ分析したい人である。

　結果から言えば評価は二兎を追うものは一兎も得ずであった。第一番目の読者にとっては共分散構造分析の説明が分かりにくく、においを嗅ぐ程度であった。小冊子なので例えば第一番目の読者に限定して適用事例の分野数を増やしてわかり易くスゥーと読める工夫が欲しかった。

　また最近、共分散構造分析のソフトのCDが添付された書籍「Excelで学ぶ共分散分析とグラフィカルモデリング」（オーム社）が発売された。しばらく時間がかかるとは思うが使い心地を報告したい。