| 研究概要 |
広く社会や医療における行動や意識の調査では,現象解明のために多面的な観点から観測を行ない、観測変量のみならず潜在変量をも含めて変量間の連関及び因果関係の解析が必要である。本研究目的はそのような必要性に鑑み、次のような研究成果を挙げている。
(i) Developmental path model and causal analysis of latent dichotomous variables
Eshima, N., Asano, C.and Tabata,M. (1996)
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 49, 43-56.
(ii) An association model for trivariate contingency tables and the underlying trivariate normal distribution,
Eshima, N.(1996), Behaviormetrika, 23, 141-152.
(iii) The RC (M) association model and canonical correlation analysis
Eshima, N.and Tabata, M.(1997) Journal of the Japan Statistical Society (in press).
(i)では発達や学習を複数の項目を用いて観測する場合に、その進行経路を説明するための発達パスモデルを提唱している。モデルでは複数の発達パスの存在を仮定し、そのパスを基にした潜在2値変量の因果分析について議論している。因果効果については全効果、直接効果、間接効果を定義している。(ii)では3元分割表のための連関モデルと3変量正規分布の比較を行っている。このモデルが離散化正規分布を近似することを示している。4つの3変量正規分布から3*3*3分割表を人工的に作り、その分割表に連関モデルを適用した場合の適合結果が良好であることを示している。また、潜在正規変量の相関係数の推定法についても考察している。(iii)は2元分割表の分析のために提唱されたRC(M)連関モデルと多変量正規分布の下での正準相関分析との関係を議論している。RC(M)モデルが離散化多変量正規分布を近似することを証明し、2個のカテゴリ変量群間の連関分析にRC(M)モデルを適用する際の方向性を示している。
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