共分散構造分析
共分散構造分析は因子分析とパス解析を合わせた分析法で，端的に表現すると潜在変数間での因果構造のモデルを分析する方法です．
手続きとしては，因子分析で斜交回転を指定すると因子間相関行列が得られますので，この因子間相関の強さなどから潜在変数間の因果モデル(パス図と構造方程式)を作成し，各パス係数の大きさと有意性およびモデル全体のデータに対する適合性を求めます．
SASのCALISでは，各変数の共分散行列(ローデータでもかまいません)および構造方程式を入力し，パス係数の値と有意性(t値)，モデルの適合度の指標(CFIやAICなど)が出力されます．
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