共分散構造分析[R編]ってないの？[第３章3]

3.3 非逐次モデル

さて、非逐次モデルに進みます。野球のAチームに対する応援態度についての架空データです。

fan.mdl <- specifyModel()
夫の父 -> 夫, p1, NA
妻の父 -> 妻, p2, NA
夫 -> 妻, p3, NA
妻 -> 夫, p4, NA
夫の父 <-> 妻の父, c1, NA
夫の父 <-> 夫の父, v1, NA
妻の父 <-> 妻の父, v2, NA
夫 <-> 夫, e1, NA
妻 <-> 妻, e2, NA
#ここはモデルの最後を示すための空改行
fan.sem <- sem(fan.mdl, data=fan.data)
summary(fan.sem)

• 適合度指標も四捨五入した値でGFI,AGFIが、第三位でAmosの出力と0.01小さくなりました。RMSEAは0.08も大きくなっています。
• 夫の父 -> 父のパス係数は四捨五入した値で、0.01小さくなっています。
• 夫と妻に刺さっている誤差分散の係数がそれぞれ0.03大きくなっています。

標準化推定値を確認してみます。

stdCoef(fan.sem)

• パス係数は一致していますが、
• 夫と妻に刺さっている誤差分散がそれぞれ0.10、0.15大きくなっています。

これはあまり面白くない違いに思われます。モデルを同じように解釈できるでしょうか。
モデルの書き方が正しくないのでしょうか。

これに関連するとおもわれるトピックがRの掲示板にありました。
SEM: question regarding how standard errors are calculated
John Fox先生もびっくりということですが、Amosが何をしているのかよくわからないので、はっきりした理由はわかりません。結局、Dochtermannさんはいろいろやってみたんだろうか？

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semパッケージのダブルヘッドの出力は分散、共分散ですが、Amosは標準偏差と相関がでているみたいです。本にも、「誤差分散」と繰り返されているので・・・。(^ ^;)
ということで、v_やe_の平方根を計算してみると、Amosの出力と同じになりました。でも、私はパス図では見せるなら標準偏差と相関の出力のほうが解釈しやすいと思います。
しまりのないオチでした。m(_ _)m