構造方程式モデリング (SEM: Structural Equation Modeling) の機能は 線形SEM (sem) と 一般化SEM (gsem) の機能に大別されます。本解説書はsem/gsem双方の機能を用例主体に解説するものです。

構成は次のとおりです。

#	タイトル	記載内容	ページ数	評価版
1	SEM機能概要	Intro 1 - SEM機能の紹介	2
2		SEMによるCFAへのアプローチ	10
3		Intro 3 - 因子変数 (gsem only)	5
4		Intro 4 - SEMに伴う基本概念	13
5		Intro 5 - モデルの紹介	26
6		Intro 6 - グループの比較	12
7		Intro 7 - SEM推定後機能	9
8		Intro 11 - SSDによるモデルのフィット (sem only)	8
9		潜在クラス分析機能 (LCA) の紹介	5
10	semコマンドの用例	Example 1 - 測定モデル（単一因子）	14
11		Example 3 - 測定モデル（複数因子）	9
12		Example 4 - 適合度指標	6
13		Example 5 - 修正指数	6
14		Example 6 - 線形回帰	6
15		Example 7 - 非再帰的構造モデル	10
16		Example 8 - 係数の検定と制約の付加	11
17		Example 9 - 潜在内生変数を含むモデル	11
18		Example 10 - MIMICモデル	10
19		Example 11 - Bentler-Weeks形式	6
20		Example 12 - 見かけ上無関係な回帰 (SUR)	5
21		Example 13 - 方程式レベルのWald検定	3
22		Example 14 - 予測値	6
23		Example 15 - 高次CFA	7
24		Example 16 - 相関の検定	7
25		Example 17 - 相関のあるuniquenessモデル	7
26		Example 18 - 潜在成長モデル	9
27		Example 20 - グルーピング	9
28		Example 21 - グループレベルの適合度指標	3
29		Example 22 - グループ間での等値性検定	4
30		Example 23 - グループ間での制約の付加	7
31		Example 24 - 信頼性	9
32	gsemコマンドの用例	Example 27g - 測定モデル（単一因子）	9
33		Example 28g - 1 パラメータロジスティックIRT モデル	13
34		Example 29g - 2 パラメータロジスティックIRT モデル	7
35		Example 30g - 混合効果モデル（2 レベル）	11
36		Example 31g - 測定モデル（2 因子）	8
37		Example 32g - 構造モデル	6
38		Example 33g - ロジスティック回帰	5
39		Example 34g - 組合せモデル	4
40		Example 35g - 順序プロビット/ロジスティック回帰	8
41		Example 36g - MIMIC モデル	4
42		Example 37g - 多項ロジスティック回帰	3
43		Example 38g - ME: ランダム切片/ランダム傾きモデル	14
44		Example 39g - ME: 3 階層モデル	8
45		Example 40g - ME: 交差モデル	4
46		Example 41g - ME: 多項ロジスティック回帰	9
47		Example 42g - ME: 媒介モデル	10
48		Example 43g - Tobit 回帰	4
49		Example 44g - 区間 回帰	7
50		Example 45g - Heckman 選択モデル	9
51		Example 46g - 内生処置効果モデル	7
52		Example 47g - 指数生存時間モデル	4
53		Example 48g - 対数ロジスティック生存時間モデル	6
54		Example 49g - Weibull 生存時間モデル	7
55		Example 50g - LCA: 潜在クラスモデル	11
56		Example 51g - LCA: 適合度判定	4
57		Example 52g - LCA: 潜在プロファイルモデル	13
58		Example 53g - LCA: 有限混合ポアソン回帰	12
59		Example 54g - LCA: 有限混合ポアソン回帰（複数応答）	7
		合計：	469