共分散構造分析・とは？初心者向けガイドで理解を深めよう共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

共分散構造分析・とは？

共分散構造分析とは、複数の変数の関係性を同時に分析する統計手法です。データの中に現れる変数同士のつながりを、潜在変数と呼ばれる見えない要素を使って説明することが多いです。

この手法は 構造方程式モデリング（SEM）と呼ばれることもあり、観測変数と潜在変数の関係を同時に推定します。SEMは、測定モデルと構造モデルの2つの部分で成り立っています。測定モデルは観測可能なデータがどの程度潜在変数を説明しているかを示し、構造モデルは変数間の因果関係を表します。

まずは基本的な用語を押さえましょう。潜在変数は直接測定できない概念（例: 「学習意欲」「満足感」など）を指します。観測変数は実際に手元のデータとして測定できる値です。測定モデルにおいて、潜在変数と観測変数の結びつきがどれくらい強いかを表すのが「因子負荷量」です。

SEMを使う場面としては、教育・心理・マーケティング・社会科学など、複数の要素が複雑に絡み合う現象を理解したいときが多いです。実際の研究では、仮説としてのモデル図を描き、データを集め、最尤推定などの手法でモデルを推定します。推定が終わると、適合度指標を使ってデータにどれだけ合っているかを判断します。代表的な指標には CFI、RMSEA、SRMR、そしてカイ二乗検定の値が含まれます。

ここで簡単な例を挙げます。潜在変数 学習能力 が観測変数 テスト点数、宿題提出率、授業参加度 を説明するモデルを考えます。また別の潜在変数 動機づけ が テスト点数 にも影響を与えるとします。このようなモデルを描き、データを使って推定し、適合度を評価します。適合度が高ければ「この仮説モデルはデータとよく合っている」と判断します。

モデルを良くするコツとしては、十分なサンプルサイズを確保すること、測定の信頼性を高めること、理論に基づく仮説図を明確に描くことが挙げられます。サンプルが少ないと、推定値が不安定になりやすく、適合度指標の解釈も難しくなります。

この記事のまとめとして、共分散構造分析・とは？は、複数の変数の関係を同時に捉え、潜在変数と観測変数の関係を測定しつつ、因果関係の仮説を検証する強力な統計手法です。初心者の方は、まず測定モデルと構造モデルの違いを理解し、簡単なモデルから練習するのがおすすめです。

<th>用語

意味
潜在変数	直接観測できない概念を表す仮想の変数
観測変数	データとして観測できる実測値
測定モデル	潜在変数と観測変数の関係を表す部分
構造モデル	変数間の因果関係を表す部分
適合度指標	モデルのデータ適合具合を評価する指標

共分散構造分析の同意語

構造方程式モデリング: 共分散構造分析と同義の統計手法。潜在変数と観測変数の関係を同時に推定する手法です。
構造方程式分析: SEMと同義の表現。潜在変数と観測変数の関係を推定する分析手法です。
構造方程式モデル: SEMで用いられるモデルのこと。因果関係の枠組みを表す設計図のようなものです。
共分散構造分析法: 共分散構造分析を指す表現。観測データの共分散を基にモデルを推定する手法です。
構造方程式モデリング法: SEMを実践するための分析法の呼び方。実務寄りの表現です。
SEM: Structural Equation Modeling の略。潜在変数と観測変数の関係を同時に推定する統計手法を指します。

共分散構造分析の対義語・反対語

単変量分析: 1つの変数だけを独立に分析する方法。共分散構造分析が複数変数の関係性や潜在変数を推定するのに対して、単変量分析は変数間の関係性を前提とせず、個々の変数の分布や特性を把握します。
記述統計: データの要約と可視化、基本統計量の算出など、データの特徴を説明する手法。推定された構造や因果関係は扱いません。
相関分析: 変数間の線形関係の強さを測る分析。共分散構造分析のような潜在変数や因果構造の推定は行いません。
探索的データ分析 (EDA): データのパターンを探索し仮説を生成するアプローチ。事前のモデル仮説を必須とせず、データ主導で洞察を得ます（SEM 的な検証は行いません）。
単純回帰分析: 1つの説明変数と1つの目的変数の関係を直線でモデル化する手法。複雑な多変量の潜在構造や因果経路の推定は含みません。
観測変数のみの分析: 観測された変数だけを用いて分析する方法。潜在変数を仮定・推定する共分散構造分析とは異なり、観測データの直接的な関係に焦点を当てます。
非構造的推定: 潜在変数や構造を事前に仮定せず、データの関係を非構造的に推定するアプローチ。共分散構造分析のような仮説に基づく構造推定とは異なります。