構造方程式モデルの推定結果
「構造方程式モデル」レポートで［実行］をクリックするたびに、分析者が指定した構造方程式モデルに対する推定結果が表示されます。このレポートにはデフォルトで、「あてはめの要約」レポート、「パラメータ推定値」レポート、「パス図」が表示されます。起動ウィンドウで推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合、「構造方程式モデル」レポートには「方程式の詳細」レポートも含まれます。
メモ: 起動ウィンドウでグループ変数を指定した場合は、グループ変数の水準ごとにモデルのあてはめレポートが表示されます。その場合、構造方程式モデルのあてはめレポートの外枠の上にあるグループのタブを使って、グループごとのレポートを切り替えられます。
あてはめの要約
モデルの適合度に関する情報が記された表。収束の状況と推定法も表示されます。起動ウィンドウでグループ変数を指定した場合、この表の2列目には、現在選択されているグループ変数の水準（タブ）の統計量が表示されます。このレポートには、以下の統計量が一覧表示されます。
標本サイズ
モデルの推定に使用された観測（オブザベーション、行）の個数。
欠測値のある行
1つ以上の欠測値がある観測の個数。欠測値はすべて、完全情報最尤法（Finkbeiner 1979）によって処理されます。
推定パラメータの合計個数
（推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合のみ表示されます。）モデルにおける自由パラメータ（自由母数）の総数。
MIIV-2SLS法の推定パラメータ
（推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合のみ表示されます。）MIIV 2段階最小2乗法によって推定したモデルにおける自由パラメータ（自由母数）の個数。
最尤法の推定パラメータ
（推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合のみ表示されます。）最尤法によって推定したモデルにおける自由パラメータ（自由母数）の個数。
方程式の本数
（推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合のみ表示されます。）潜在変数を観測変数に変換した後に、モデルで推定される方程式の数。1つ1つの各方程式は、モデルから誘導された操作変数によって予測される1つまたは複数の説明変数（予測子）をもつ線形回帰モデルに対応しています。潜在変数がある場合のMIIV 2段階最小2乗推定（モデル誘導操作変数2段階最小2乗推定）については、Bollen（1996）を参照してください。
(-2)*対数尤度
推定されたモデルの対数尤度を-2倍した値。この値は、包含関係（入れ子、ネスト）になったモデルを比較するのに使えます。2つのモデルが包含関係になっている場合、それら2つのモデルの「(-2)*対数尤度」の差は、それらのモデルの自由度の差を自由度としたカイ2乗分布に漸近的に従います。『基本的な回帰モデル』の「尤度・AICc・BIC」を参照してください。
反復
モデルの推定に要した反復回数。
パラメータ数
モデルにおける自由パラメータ（自由母数）の個数。
AICc
修正済み赤池情報量規準（Corrected AIC）。この値が小さいほど、モデルが良いことを意味しています。AICc・BIC・BICuを参照してください。
BICu
「飽和モデルに対するBIC」（BICu; BIC relative to the unrestricted model）は、通常のBayes情報量規準の相対的な大きさを、飽和モデルを基準として計算したものです。BICuは、飽和モデルと比較として定義されます。現在のモデルと飽和モデルとを比較して、負の値はあてはめたモデルが良いことを、正の値は飽和モデルが良いことを示唆します。他の情報量規準と同様に、この規準は複数のモデルを比較する際に使うことができ、値が小さいほうのモデルのほうが良いことを意味しています。AICc・BIC・BICuを参照してください。
カイ2乗
カイ2乗統計量。
自由度
カイ2乗検定統計量の自由度。
p値(Prob>ChiSq)
カイ2乗統計量に対するp値。
CFI
Bentlerの比較適合度指標（comparative fit index）。モデルの適合度を判断する手がかりとなります。CFIは0から1の間の値をとり、0.90を超えることが望ましいとされています（Browne and Cudeck 1993; Hu and Bentler 1999）。CFIを参照してください。
RMSEA
近似の平均平方誤差平方根（root mean square error of approximation）。モデルのあてはまり具合を判断する手がかりとなります。RMSEAは0から1の間の値をとり、0.10未満が望ましいとされています（Browne and Cudeck 1993; Hu and Bentler 1999）。RMSEAを参照してください。
下側90%
RMSEAに対する90%信頼区間の下限。RMSEAを参照してください。
上側90%
RMSEAに対する90%信頼区間の上限。RMSEAを参照してください。
方程式の詳細
（推定法として［MIIV 2段階最小2乗法］を選択した場合のみ表示されます。）何を説明変数（予測子）にしているかという各方程式の詳細と、その各方程式で使われるモデル誘導操作変数に関する情報が表示されます。1つ目の表には、「結果」（結果変数）、「予測子」（各方程式で使われた説明変数の組）と、各方程式のモデル適合度統計量が表示されます。適合度統計量としては、「Sargan」（Sargan検定統計量）、「自由度」、「p値(Prob>ChiSq)」が表示され、各方程式における誤指定の可能性を評価できます。「方程式の詳細」の赤い三角ボタンのメニューから［誤差分散］、［合成誤差］を選ぶと、「Var(Error)」（残差分散の推定値）、「合成誤差」が表示されます。2つ目の表には、結果変数と、「操作変数」（予測子の予測値を求めるのに使用されたモデル導出操作変数の組）が表示されます。「方程式の詳細」の赤い三角ボタンのメニューには、［すべての方程式を表示］オプションがあります。このオプションは、デフォルトでオフになっています。このオプションは、両方の表に適用されます。
パラメータ推定値
パラメータの推定値を示した表。「平均/切片」・「因子負荷」・「回帰」・「分散」に分けて、各パラメータの推定値が表示されます。それぞれの推定値について、「標準誤差」、Wald検定の統計量である「Wald Z」、そのWald検定における「p値(Prob>|Z|)」が表示されます。起動ウィンドウでグループ変数を指定した場合、この表には、現在選択されているグループ変数の水準（タブ）のパラメータ推定値が表示されます。
ヒント: 「パラメータ推定値」表には、非表示の列があります。これらの列を表示するには、表で右クリックして、［列］のサブメニューから追加する列を選択します。
パス図
推定されたモデルのパス図が表示されます。「パス図」タブを参照してください。起動ウィンドウでグループ変数を指定した場合、この図には、現在選択されているグループ変数の水準（タブ）の情報が表示されます。