チャート図を統計的に証明できる！構造方程式モデリング！【やさしい統計学17】 

新しい手法でありながら、分析も読解も容易で、結果もはっきり出やすく、そしてもちろん複雑な構造を検証できるとなれば、SEMが伸びてくるのは必然だと思います。 私もSEMの論文が少なくないですが、個人的な感触としては「多用すると戻ってこられなくなる誘惑的手法」とも思っています。 やはり厳密に検証するとなると回帰分析系の手法のほうが強く、「回帰分析では結果も出づらい」ということはすなわち信頼を置きやすいということでもあるからです。 使っている感触として、SEMは極論、相関表をグラフィカルに視覚化しているに近い手法です（この表現はさすがに誤解を呼び、統計学者に怒られてしまいますが）。 実際、機械学習などでは構造方程式的な学習モデルが組まれることはまれで、ロジスティック回帰やベイズ更新などを下敷きにした手法を用います。機械の精度を高めようと思えば、これらの手法のほうが厳密だからです。 人間の思考論理に合わせるなら構造方程式などのチャート図が、機械学習などの精度を追求するなら、視認性はともあれ正確性の高い手法…と、今後はデータサイエンス分野でも2方向が出てくるのではないかなと思います。

構造方程式を実行できるソフトのおすすめを教えてください。ちなみにamosは高くて手がとどきません。

@@kaz3736 私はふだんRを使っています（Rは無料です）。SEMのみならず、慣れればこれが何をするにも一番早いです。 ただしRは並列処理を備えていないので、数十万を超えてくるサンプル数だとか、何万回と学習させるような機械学習には向いてないです。私はそのへんはpythonでやります。とはいえまあ、普段使いするうえでRで問題になることはないはずです。