モデルに関するオプション
［実行］をクリックすると、指定した内容に応じた構造方程式モデルのレポートが表示されます。このレポートの赤い三角ボタンをクリックすると、以下のオプションが表示されます。
パス図の表示
パス図の表示／非表示を切り替える。
パス図の設定
モデルのパス図に関する以下のオプションがあります。
パス図のカスタマイズ
パス図のさまざまなカスタマイズを行う。「パス図の見栄えを変更」のオプションを参照してください。
レイアウト
パス図の全体的なレイアウトとして、［左から右へ］または［上から下へ］を選択する。
ヒント: レイアウトは、パス図で項目をドラッグすることによっても変更できます。
パス図のコピー
パス図の画像をクリップボードに保存する。高画質を維持するには、クリップボードの画像をベクトル形式グラフィックとして貼り付けてください。
ダイヤグラムのプロパティをコピー
現在のパス図のプロパティをクリップボードにコピーする。コピーしたプロパティは、別の構造方程式モデルのパス図に貼り付けることができます。
ダイヤグラムのプロパティを貼り付け
クリップボードにあるパス図のプロパティを現在の構造方程式モデルのパス図に貼り付ける。
適合度指標
あてはめたモデルの評価基準となるさまざまな指標の表示／非表示を切り替えます。「あてはめの要約」レポートにある値に加えて、以下の指標が表示されます。
TLI
Tucker-Lewis指標（Tucker-Lewis Index; TLI）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。この指標は、NNFI（Non-Normed Fit Index; 非規準化適合指標、非標準化適合指標）とも呼ばれています。TLIは0から1の間の値をとり、0.95を超えることが望ましいとされています（West et al. 2012）。TLIを参照してください。
NFI
規準化適合指標（標準化適合指標, Normed Fit Index; NFI）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。NFIは0から1の間の値をとり、0.95を超えることが望ましいとされています（West et al. 2012）。NFIを参照してください。
修正済みGFI
修正済み適合指標（revised Goodness-of-Fit Index; revised GFI）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。修正済みGFIは0から1の間の値をとり、0.95を超えることが望ましいとされています（West et al. 2012）。Revised GFIとRevised AGFIを参照してください。
修正済みAGFI
修正済み調整適合指標（revised Adjusted Goodness-of-Fit Index; revised AGFI）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。修正済みAGFIは0から1の間の値をとります（West et al. 2012）。Revised GFIとRevised AGFIを参照してください。
RMR
平均平方残差の平方根（Root Mean square Residual）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。RMRの計算に使われる残差は、観測データから求めた共分散と、推定されたモデルから求められた共分散の差です。RMRは正の値をとり、小さいほど望ましいです（West et al. 2012）。RMRとSRMRを参照してください。
SRMR
標準化平均平方残差平方根（SRMR; Standardized Root Mean Square Residual）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。SRMRの計算に使われる残差は、観測データから求めた共分散と、推定されたモデルから求められた共分散の差を標準化したものです。SRMRは正の値をとり、小さいほど望ましいです（West et al. 2012）。RMRとSRMRを参照してください。
メモ: このレポートに表示されるその他の指標については、構造方程式モデルの推定結果を参照してください。
あてはめの要約
モデルのあてはめに関する詳細情報の表示／非表示を切り替える。
パラメータ推定値
標準化していないパラメータ推定値の表示／非表示を切り替える。
標準化したパラメータ推定値
標準化したパラメータ推定値の表示／非表示を切り替える。
信頼区間
「パラメータ推定値」レポートおよび「標準化したパラメータ推定値」レポートの信頼区間の表示／非表示を切り替える。
予測プロファイル
予測変数の組み合わせが、結果変数の組み合わせの条件付きの期待値に及ぼす効果を確認する。このオプションを選択すると、1つまたは複数の予測変数および結果変数を選択するウィンドウが表示されます。この予測および95%信頼区間は、モデルから求めた共分散行列に基づきます。予測プロファイルの詳細については、『プロファイル機能』のプロファイルを参照してください。
メモ: 設定ウィンドウには、初期状態では、モデルと一致する変数のみが表示されます。たとえば、「予測変数の選択」リストには、モデル内で何らかを予測する変数のみが、「結果変数の選択」リストには、モデル内で他の変数によって予測される変数のみが含まれます。［すべての変数を表示］チェックボックスを選択すると、両方のリストにすべてのモデル変数が表示されます。
モデルから求められる共分散推定値
推定されたモデルに基づいて計算される共分散行列の表示／非表示を切り替える。
モデルから求められる平均推定値
推定されたモデルに基づいて計算される平均の表示／非表示を切り替える。
残差
残差を要素とする行列の表示／非表示を切り替える。この残差行列は、モデルから求められる共分散行列と、観測データの共分散行列の差です。
正規化した残差
正規化した残差を要素とする行列の表示／非表示を切り替える。
正規化した残差のヒートマップ
正規化した残差のヒートマップの表示／非表示を切り替える。
RAM行列
RAM構造で表現されたモデル行列の表示／非表示を切り替える。
推定値の共分散
パラメータ推定値に対する共分散行列の表示／非表示を切り替える。
内生変数のR2
（あてはめたモデルが逐次モデルであり、内生変数が含まれる場合のみ使用できます。）内生変数のR2の表示／非表示を切り替える。各内生変数について、誤差分散を内生変数の分散で割った値を、1から引いた値です。なお、誤差分散や内生変数の分散は、推定されたモデルに基づいて計算されます。R2の値は、そのモデルによって説明される内生変数の分散の割合を示しています。内生変数とは、パス図において矢印の先になっている変数のことです。
修正指標
モデルの修正指標の推定値のすべてまたは一部を表示する。この結果に基づいて、どのパラメータをモデルに追加すれば適合度が改善できるかを判断できます。各表は、カイ2乗の列の降順で並べられます。
すべての修正指標
すべての修正指標の推定値の表示／非表示を切り替える。この表には、推定値のパラメータの種類を示す列があります。
平均の修正指標
平均および切片の修正指標の推定値の表示／非表示を切り替える。
因子負荷の修正指標
因子負荷パラメータの修正指標の推定値の表示／非表示を切り替える。
回帰の修正指標
回帰パラメータの修正指標の推定値の表示／非表示を切り替える。
共分散の修正指標
共分散パラメータの修正指標の推定値の表示／非表示を切り替える。
測定モデルの評価
（独自因子の間に共分散がない確証的因子モデルでのみ使用できます。）検定や指標の信頼性および妥当性を示す統計量およびグラフの表示／非表示を切り替える。これらの統計量には、指標変数の信頼性、ω係数、H係数、構成概念妥当性行列（construct validity matrix）などがあります。
構成概念妥当性行列は、顕在変数が潜在変数を期待どおりに構成しているかどうかを判断するのに役立ちます。
– 行列の下三角部分には、潜在変数間の相関が示されます。これらの値は、潜在変数間の相関の強さをチェックしたり、事前に想定される相関の強さと比較したりするために役立ちます。
– 行列の上三角部分には、潜在変数間の相関の2乗が示されます。これらは、潜在変数の分散の重なりに着目した値であり、特に、行列の対角要素と比較すると有益な情報が得られます。
– 行列の対角要素は、各潜在変数によって説明される分散を平均したものです。これは、「指標変数の信頼性」を、潜在変数ごとに平均した値です。良い潜在変数であれば、指標変数を十分に説明しており、それを適切に表現しているので、対角要素の値は大きくなるはずです。各潜在変数の対角要素における数値が、上三角部分における数値よりも大きいのが理想的です。
構成概念妥当性行列を見れば、行列の対角要素と上三角部分の要素を一目で比較できます。
列の保存
あてはめた構造方程式モデルに基づく、データ行ごとの統計量を含む列をデータテーブルに保存できます。
因子スコアの保存
（モデルに潜在変数がある場合のみ使用できます。）各潜在変数について、回帰手法を使って計算した因子スコアの列をデータテーブルに保存する。このオプションを選ぶと、データテーブルに非表示の列も追加されます。その非表示の列から、因子スコアを計算します。非表示の列は、JSL関数のEstimate Factor Score()を使用しています。この関数の詳細については、［ヘルプ］>［スクリプトの索引］を参照してください。
Bartlett因子スコアの保存
（モデルに潜在変数がある場合のみ使用できます。）各潜在変数について、Bartlett法を使って計算した因子スコアの列をデータテーブルに保存する。このオプションを選ぶと、データテーブルに非表示の列も追加されます。その非表示の列から、因子スコアを計算します。非表示の列は、JSL関数のEstimate Bartlett Factor Score()を使用しています。この関数の詳細については、［ヘルプ］>［スクリプトの索引］を参照してください。
予測式の保存
（モデルに内生変数または従属変数が少なくとも1つ含まれるときにのみ使用できます。）各変数について、観測された結果変数の予測値を求める計算式の列をデータテーブルに保存する。モデルに潜在変数があるときは、Bartlett法を使って計算した因子スコアもデータテーブルに保存されます。
残差の保存
（モデルに内生変数または従属変数が少なくとも1つ含まれるときにのみ使用できます。）各変数について、観測された結果変数の残差の列をデータテーブルに保存する。モデルに潜在変数があるときは、Bartlett法を使って計算した因子スコアもデータテーブルに保存されます。
モデルの指定をコピー
現在の構造方程式モデルの指定内容をクリップボードにコピーする。コピーした内容は、別の「構造方程式モデル」レポートに貼り付けることができます。
「モデルの指定」の「前回の設定」
当該のモデルを、「モデルの指定」で指定されているモデルに設定する。
あてはめの削除
レポートウィンドウから、当該のモデルのレポートを削除する。