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# 心理統計学の基礎, p347-350のもの。感謝

# 表10-1 p318 相関行列
mat <- matrix(c(
1.000,0.033,0.315,0.456,0.266,0.607,0.228,0.419,
0.033,1.000,0.637,0.250,0.528,0.195,0.522,0.420,
0.315,0.637,1.000,0.333,0.880,0.237,0.750,0.328,
0.456,0.250,0.333,1.000,0.362,0.432,0.398,0.449,
0.266,0.528,0.880,0.362,1.000,0.252,0.738,0.269,
0.607,0.195,0.237,0.432,0.252,1.000,0.335,0.463,
0.228,0.522,0.750,0.398,0.738,0.335,1.000,0.238,
0.419,0.420,0.328,0.449,0.269,0.463,0.238,1.000),
nrow=8, dimnames=list(c("onw", "yok", "gai", "sin", "sha", "kyo", "sek", "sun"), c("onw", "yok", "gai", "sin", "sha", "kyo", "sek", "sun"))
)

library(sem)
model <- specify.model()
f1 -> yok, b12, 1
f1 -> gai, b13, NA
f1 -> sha, b15, NA
f1 -> sek, b17, NA
f2 -> onw, b21, NA
f2 -> sin, b24, NA
f2 -> kyo, b26, NA
f2 -> sun, b28, NA
f1 <-> f2, g11, NA
f1 <-> f1, NA, 1
f2 <-> f2, NA,1
 onw <->  onw,  e1, NA
 yok <->  yok,  e2, NA
 gai <->  gai,  e3, NA
 sin <->  sin,  e4, NA
 sha <->  sha,  e5, NA
 kyo <->  kyo,  e6, NA
 sek <->  sek,  e7, NA
 sun <->  sun,  e8, NA


semres <- sem(model, mat, N=200)

# 表10-7, p394 のものと一致
summary(semres)

# 適合度指標基準の覚書
 # 以下参考にしたサイト。感謝。David Kennyのをちゃんと読むのが一番いいだろう
 # David Kenny
 # 小塩先生のページ。感謝
 # Rでsem入門
 # Indiana Universitypdf
 # 荘島先生のサイト
# GFI, AGFIは.90以上。サンプルサイズが大きいときは無視
# RMSEAは小さいほうがいい。0.05未満
# AIC, BICは相対基準。小さいほうがいい

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・千葉在住のサラリーマンです。データ分析っぽいことが仕事。
・今年英検1級取得。今はTOEIC高得点を目指して勉強中。
・興味のあることは野球、アウトドア、英語学習、統計、プログラミング、PC関係などなど。
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