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AI用語集

人工知能の完全辞典

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用語
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顕在変数

構造モデルにおいて、基礎となる潜在変数を表現・定量化するために使用される、直接観測可能または測定可能な指標。

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測定モデル

潜在変数とその観測可能な指標との関係を規定し、構成概念の妥当性と信頼性を評価するSEMの一部。

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構造モデル

潜在変数間で仮定された因果関係を記述し、直接効果および間接効果を検定するSEMの構成要素。

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因果パス

SEMにおける2つの変数間の理論的な方向関係。矢印で表され、標準化回帰係数によって定量化される。

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合成信頼性

潜在変数を表現する指標の一貫性を評価する内的整合性の尺度であり、構造モデルではクロンバックのアルファより優れた指標とされる。

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収束的妥当性

同一の理論的構成概念の指標間で強い相関が見られる度合いであり、それらが同じ基礎概念を適切に測定していることを示す。

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弁別的妥当性

異なる潜在変数が異なる概念を測定していることを示す統計的証拠であり、構成概念間の相関が中程度または低いことで評価される。

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適合度指標

理論モデルが観測データの構造をどの程度再現しているかを評価する統計的指標(CFI、TLI、RMSEA、SRMRなど)。

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RMSEA

平均二乗平方根誤差。モデルの複雑さにペナルティを課す適合度指標であり、0.08未満の値は適合度が許容範囲内であることを示す。

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媒介効果

ある変数が第3の変数を通じて間接的に別の変数に影響を与えるメカニズムであり、根底にある因果プロセスを説明する。

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調整効果

他の2つの変数間の関係の強度や方向を変化させる変数であり、条件付きの交互作用効果を生み出す。

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PLS-SEM

部分最小二乗構造方程式モデリング。予測を重視する分散に基づいたアプローチであり、小さなサンプルや正規分布に従わないデータに適している。

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測定不変性

測定ツールが異なる時間的または集団的グループ間で等しく機能するかどうかを統計的に検証すること。

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