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2015年8月 1日 (土)

Stromeyer, W.R., Miller, J.W., Sriramachandramurthy, R., DeMartino, R. (2014) The prowess and pitfalls of bayesian structural equation modeling: Important considerations for management research. Journal of Management, 41(2), 491-520.
 SEM-NETで紹介されていて、あわてて入手した。この雑誌のこの号は"Bayesian Probability and Statistics in Management Research"という特集号。この論文はかのMuthen導師が提唱するベイジアンSEM(BSEM)への批判論文である。仕事で頻繁に使っている手法であるから、他人事じゃないっす。

 ここでいうベイジアンSEMとは、単にSEMをMCMCで推定することではなくて、Muthen & Asparouhov (2012, Psychological Methods)が提案した方法のこと。通常のCFAでは因子パターン行列にある程度ゼロを埋めるが、そのかわりに事前分布を与えまくり、常識的には到底識別できないモデルもMCMCで推定してしまう。EFAとCFAのあいだくらいの使い方ができる。

 著者いわく...
 BSEMのどこが優れているのか。Muthen & Asparouhov (2012), そしてその支持者である Fong & Ho (2013, Quality of Life Research), Golay et al. (2013, Psych.Assessment) の言い分はこうだ。CFAでは、小さな交差負荷 [cross-loading. 因子1を測定しているはずの項目が因子2に対して持っている因子負荷、という意味だろう]をゼロに固定する。これは不必要に強い仮定である。なぜなら、

 これらの議論はどれも論理的に欠陥がある。
 (主張1)の問題点:

 (主張2)の問題点。そもそも因子分析ってのは、解釈容易な単純構造をみつけるためにやるものだ。だから、いくつかの項目が小さな負荷を持つような尺度を注意深くデザインする、なんてことは実際にはありそうにない。
 [ううむ... ここまでのどの論点も、モデリングと尺度開発をごっちゃにした言いがかりのような気がするんですが... まあ先を読んでみよう]

 (主張3)の問題点:

 話変わって...

とはいえ、BSEMが完全に有罪だというわけではなく、要は使い方に気をつけようねという話である。

 実データ解析例。自己効力感についての尺度、5因子19項目のデータ。CFAとBSEMを比べる。ちゃんと読んでないのでメモは省略するけど、BSEMを何度か走らせてモデルを改善していくという話であった。

 考察。BSEMの利用にあたっては以下の点に注意せよ。

結論。要するにBSEMはデータの記述の方向に寄っている。この論文では検証可能なモデルの構築という観点からBSEMの柔軟性をどう生かすかという点について考えた。

 ... いやー。ざっと読んだだけだから理解できてないのかもしれないけど、全体を通して、尺度構成の話をしているのかデータ分析の話をしているのかが区別されていない感じで、読むのがちょっとつらかった。組織研究ってこういう雰囲気なのかしらん。
 いっぽう、独自因子の共分散を片っ端から推定しちゃうのはやめとけ、というのはその通りだと思った。Muthenさんたちの論文にはそういうのが出てくるけど、あれは手法のデモンストレーションなんじゃないかと思う。

 ベイジアンSEMについてはすでに2011年のPsychological Methodsでも議論の応酬があった模様。知らなかった。この論文にもMuthen一家からの反論論文が出ているらしい。

論文:データ解析(2015-) - 読了:Stromeyer et al. (2014) ベイジアンSEM、その剛勇とアキレス腱

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