解答例

(１)
性役割自己概念尺度の14の質問項目を用いて因子分析を行った。
因子数判定のスクリプトを実行した結果、それぞれのお薦めの因子数は
MAP 2
PA1 2
PA SMC 4
SE scree 2
よって、因子数は２〜４である。
重み付けのない最小二乗法で因子を抽出し、直接オブリミン(δ=0)で回転を行う。
因子数４のとき
第一因子：リーダーシップ　　項目：８，１２，１４
第二因子：人間性　　項目：２，５，７，９，１１，１３
第三因子：意志の強さ　　項目：１，６
第四因子：頼りがい　　項目：３，４，１０
因子数２のとき
第一因子：女性性尺度　　項目：１，３，４，６，８，１０，１２，１４
第二因子：男性性尺度　　項目：２，５，７，９，１１，１３
いずれも項目の削除は行わなかった。
(２)
自尊心尺度
ａバージョン
a１〜a１０の項目で信頼性分析を行った結果、α＝0.8598
項目a１０を削除して再度行った結果、α＝0.8727　となった。
ｂバージョン
b１〜b１０の項目で信頼性分析を行った結果、α＝0.8535　（最大）となった。

浅野　卓也(Takya Asano)
中尾　かつら
(１)
手順：１、スクリプトの実行で因子数２〜４を見つける
　　　２、因子分析を行う
　　　３、記述統計は「１変量の記述統計量」にチェック
　　　４、因子抽出法には「重み付けのない最小２乗法」を使用。
　　　　　「スクリープロット」にチェック。因子数は因子寄与に
　　　　　より因子数３。「収束のための最大反復回数」は100。
　　　５、回転法はバリマックス。「収束のための最大反復回数」
　　　　　は100。
　　　６、オプションで「サイズによる並び替え」「リストごとに
　　　　　除外」にチェック。

最大因子数の場合：手順はスクリプトの実行で４とわかっているか
ら、因子数を４に指定。項目の並びが因子数３のときと大きく違
う。また、ｓ01を第4因子に入れれば第4因子は関与するほうに入れ
れるのだが、もしｓ01を第4因子に入れないとすれば、第4因子は独
自因子となる。
最小因子数の場合：手順はスクリプトの実行で２とわかっているか
ら、因子数を２に指定。最大因子数と同様、項目の並びが因子数３
のときと大きく違う。因子数３のほうで第一因子にある項目は最小
因子数のほうでは第二因子にあり、因子数３のほうで第二第三因子
にある項目は最小因子数のほうでは第一因子にある。

(２)クロンバックのα
ａのα係数は．８５９８である。
ｂのα係数は．８５３５である。

（１）スクリプトを実行した結果、
　　　それぞれのお薦め因子数
　　　MAP　　　　　2
　　　PA1　　　　　2
　　　PA SMC　　　 4
　　　SE scree　　 2
　　　の結果が得られた。このことから、
　　　最大因子数は４つ。最小因子数は２つ。
　　　
　　　また、因子分析を
　　　・因子抽出法：重み付けのない最小二乗法
　　　・因子数の決定：最小固有値
　　　・回転法：バリマックス回転
　　　で行った結果、因子数は３つ表示され、またプロマックス回転や直接オブリミンで因子分析で行っても同様の結果が得られた　
　　　ので因子数は３つが適当であると考えられる。

　　　最大因子数（４つ）の時の因子の解釈
　　　・第１因子名：広大・親切
　　　　　関連する項目：ｓ０７　私は穏やかである
　　　　　　　　　　　　ｓ１１　私は人の気持ちを広く受け入れる
　　　　　　　　　　　　ｓ０２　私は人に対しては朗らかである
　　　　　　　　　　　　ｓ０９　私は優しい
　　　　　　　　　　　　ｓ１３　私は愛情豊かである
　　　　　　　　　　　　ｓ０５　私は一生懸命に人に尽くす
　　　・第２因子名：自立性
　　　　　関連する項目：ｓ０４　私は独立心が強い
　　　　　　　　　　　　ｓ１０　私はたくましい
　　　　　　　　　　　　ｓ０３　私は決断が早い
　　　　　　　　　　　　ｓ０１　私は意志が強い
　　　　　　　　　　　　ｓ０８　私は自己主張ができる
　　　・第３因子名：リーダーシップ
　　　　　関連する項目：ｓ１２　私は進んで責任をとる
　　　　　　　　　　　　ｓ１４　私は指導力がある
　　　　　　　　　　　　ｓ０８　私は自己主張ができる
　　　・第４因子名：意志の強さ
　　　　　関連する項目：ｓ０６　私は意志を貫く
　　　　　　　　　　　　ｓ０１　私は意志が強い

　　　最小因子数（２つ）の時の因子の解釈
　　　・第１因子名：決断力・責任感
　　　　　関連する項目：ｓ０１　私は意志が強い
　　　　　　　　　　　　ｓ０４　私は独立心が強い
　　　　　　　　　　　　ｓ０８　私は自己主張ができる
　　　　　　　　　　　　ｓ１４　私は指導力がある
　　　　　　　　　　　　ｓ０３　私は決断が早い
　　　　　　　　　　　　ｓ１０　私はたくましい
　　　　　　　　　　　　ｓ１２　私は進んで責任をとる
　　　　　　　　　　　　ｓ０６　私は信念を貫く
　　　・第２因子名：広大・親切
　　　　　関連する項目：ｓ１１　私は人の気持ちを広く受け入れる
　　　　　　　　　　　　ｓ０７　私は穏やかである
　　　　　　　　　　　　ｓ０９　私は優しい
　　　　　　　　　　　　ｓ０２　私は人に対しては朗らかである
　　　　　　　　　　　　ｓ１３　私は愛情豊かである
　　　　　　　　　　　　ｓ０５　私は一生懸命に人に尽くす
　　　　　　　　　　　　
（２）自尊心尺度のクローンバックのα
　　　・ａの場合　Alpha =　　.8598という結果から
　　　　　α＝０．８５９８
　　　・ｂの場合　Alpha =　　.8535という結果から
　　　　　α＝０．８５３５
　　　・ａ、ｂの場合　Alpha =　　.9289という結果から
　　　　　α＝０．９２８９


多田　雄一(Yuichi Tada)

４因子解（直接オブリミン回転(δ=0)）

パターン行列(a)
因子
1234
s12 私は 進んで責任をとる (M)0.4870.1860.1620.079
s14 私は 指導力がある (M)0.458-0.0090.0800.255
s08 私は 自己主張ができる (M)0.406-0.0540.1400.278
s07 私は 穏やかである (F)-0.4250.8940.145-0.063
s02 私は 人に対しては朗らかである (F)0.0150.675-0.1730.189
s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F)0.1580.667-0.007-0.027
s09 私は 優しい (F)0.1050.6180.097-0.024
s13 私は 愛情豊かである (F)0.2650.4780.0130.115
s05 私は 一生懸命に人に尽くす (F)0.2910.3570.145-0.147
s06 私は 信念を貫く (M)0.0880.0450.6780.043
s01 私は 意志が強い (M)0.0240.0380.5190.421
s10 私は たくましい (M)0.1830.189-0.1480.605
s04 私は 独立心が強い (M)-0.012-0.2070.2340.566
s03 私は 決断が早い (M)0.0040.0760.1340.551
"因子抽出法: 重みなし最小二乗法 回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法"
a18 回の反復で回転が収束しました。

因子相関行列
因子1234
11.0000.2910.2790.404
20.2911.0000.1540.076
30.2790.1541.0000.352
40.4040.0760.3521.000
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法

３因子解

パターン行列(a)
因子
123
s14 私は 指導力がある (M)0.4960.1380.175
s08 私は 自己主張ができる (M)0.4400.0720.261
s10 私は たくましい (M)0.3930.2140.200
s12 私は 進んで責任をとる (M)0.3540.3480.169
s07 私は 穏やかである (F)-0.5460.7500.110
s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F)0.0430.742-0.072
s09 私は 優しい (F)-0.0420.6690.054
s02 私は 人に対しては朗らかである (F)0.0440.665-0.072
s13 私は 愛情豊かである (F)0.2070.5750.037
s05 私は 一生懸命に人に尽くす (F)0.0830.4640.027
s01 私は 意志が強い (M)-0.0450.0020.854
s06 私は 信念を貫く (M)-0.0870.0810.626
s04 私は 独立心が強い (M)0.177-0.2430.571
s03 私は 決断が早い (M)0.1800.0470.448
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法
a14 回の反復で回転が収束しました。
因子相関行列
因子123
11.0000.1390.499
20.1391.0000.281
30.4990.2811.000
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法

２因子解（直接オブリミン回転(δ=0)）

パターン行列(a)
因子
12
s01 私は 意志が強い (M)0.7120.006
s04 私は 独立心が強い (M)0.666-0.282
s08 私は 自己主張ができる (M)0.614-0.005
s14 私は 指導力がある (M)0.5800.054
s03 私は 決断が早い (M)0.5790.004
s10 私は たくましい (M)0.5310.141
s06 私は 信念を貫く (M)0.5000.083
s12 私は 進んで責任をとる (M)0.4770.282
s07 私は 穏やかである (F)-0.2570.751
s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F)0.0250.726
s09 私は 優しい (F)0.0660.667
s02 私は 人に対しては朗らかである (F)0.0210.649
s13 私は 愛情豊かである (F)0.2510.530
s05 私は 一生懸命に人に尽くす (F)0.1290.445
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法


s07 私は 穏やかである の位置が４因子解と２因子解によって異なっている。

>
説明された分散の合計
因子初期の固有値抽出後の負荷量平方和
合計分散の %累積 %合計分散の %累積 %
14.3130.8130.813.7226.5426.54
22.4617.5848.391.9113.6440.18
31.017.1855.57
40.956.8162.38
50.785.6167.99
60.715.0673.05
70.674.8177.86
80.553.9581.81
90.523.6985.50
100.503.5589.06
110.453.2592.30
120.422.9995.30
130.352.4997.79
140.312.21100.00
因子相関行列
因子12
11.000.260
2.2601.000
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法
このように相関係数が低いときは，斜交回転でも直交回転でも結果はあまり違わない。
結果は直交回転でよい。

バリマックス回転解

回転後の因子行列(a)
因子
12
s01 私は 意志が強い (M).705.107
s04 私は 独立心が強い (M).625-.185
s08 私は 自己主張ができる (M).607.083
s14 私は 指導力がある (M).580.136
s03 私は 決断が早い (M).573.087
s10 私は たくましい (M).543.216
s12 私は 進んで責任をとる (M).506.348
s06 私は 信念を貫く (M).505.154
s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F).112.724
s07 私は 穏やかである (F)-.163.709
s09 私は 優しい (F).146.671
s02 私は 人に対しては朗らかである (F).099.647
s13 私は 愛情豊かである (F).313.562
s05 私は 一生懸命に人に尽くす (F).181.460
因子抽出法: 重みなし最小二乗法
回転法: Kaiser の正規化を伴わないバリマックス法
a3 回の反復で回転が収束しました。

最尤法によって求める（直接オブリミン（δ=0))

最小２乗法とほぼ同じ

パターン行列(a)
因子
12
s01 私は 意志が強い (M)0.704-0.009
s04 私は 独立心が強い (M)0.6650.281
s08 私は 自己主張ができる (M)0.6160.013
s03 私は 決断が早い (M)0.579-0.012
s14 私は 指導力がある (M)0.578-0.046
s10 私は たくましい (M)0.537-0.137
s06 私は 信念を貫く (M)0.510-0.086
s12 私は 進んで責任をとる (M)0.480-0.276
s07 私は 穏やかである (F)-0.256-0.762
s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F)0.022-0.730
s09 私は 優しい (F)0.067-0.661
s02 私は 人に対しては朗らかである (F)0.021-0.653
s13 私は 愛情豊かである (F)0.255-0.520
s05 私は 一生懸命に人に尽くす (F)0.133-0.435
"因子抽出法: 最尤法
回転法: Kaiser の正規化を伴うオブリミン法"
a 9 回の反復で回転が収束しました。

探索的因子分析からすると２因子解でよい。しかも直交回転解でもよいことになる。


さらに検討すると問題もある。

以下，少し検討する。

高次・階層因子分析をしてみる


４因子解を２因子の高次因子を設定した場合，思い通りに高次因子がでてくれない。


Run MATRIX procedure:

階層因子分析(主因子解→promax 回転)
　　　　N 　因子数　　　　k 最大反復
　　　241　　　　4　　　　3　　　100

許容限度(ε)
.0000100

対角１の相関行列の固有値
Columns 　1 - 　8
　4.3131 　2.4615 　1.0058　　.9531　　.7849　　.7082　　.6740　　.5533
Columns 　9 -　14
　　.5165　　.4973　　.4549　　.4188　　.3485　　.3100

反復数
　52

主因子法　因子行列
　　　　　　1　　　　2　　　　3　　　　4 　共通性
S01 　　　.617　　-.390 　　.301 　　.047 　　.626
S02 　　　.502 　　.429　　-.137 　　.182 　　.488
S03 　　　.492　　-.306 　　.034 　　.235 　　.392
S04 　　　.352　　-.547 　　.104 　　.200 　　.473
S05 　　　.440 　　.228　　-.022　　-.226 　　.297
S06 　　　.514　　-.236 　　.420　　-.214 　　.542
S07 　　　.366 　　.722 　　.328 　　.192 　　.799
S08 　　　.510　　-.333　　-.132　　-.100 　　.398
S09 　　　.543 　　.401 　　.026　　-.045 　　.459
S10 　　　.568　　-.202　　-.252 　　.265 　　.497
S11 　　　.553 　　.461　　-.070　　-.038 　　.524
S12 　　　.616　　-.072　　-.132　　-.224 　　.452
S13 　　　.600 　　.214　　-.126　　-.038 　　.423
S14 　　　.528　　-.279　　-.195　　-.114 　　.407

バリマックス回転　因子負荷量
　　　　　　1　　　　2　　　　3　　　　4
S01 　　　.152 　　.103 　　.511 　　.575
S02 　　　.059 　　.666　　-.119 　　.163
S03 　　　.102 　　.106 　　.155 　　.588
S04 　　　.086　　-.170 　　.234 　　.618
S05 　　　.293 　　.428 　　.166　　-.014
S06 　　　.181 　　.126 　　.650 　　.265
S07　　　-.334 　　.808 　　.154　　-.104
S08 　　　.434 　　.058 　　.167 　　.422
S09 　　　.146 　　.647 　　.128 　　.053
S10 　　　.248 　　.235　　-.092 　　.610
S11 　　　.184 　　.698 　　.036 　　.036
S12 　　　.499 　　.310 　　.195 　　.261
S13 　　　.295 　　.539 　　.057 　　.204
S14 　　　.473 　　.109 　　.114 　　.398
2乗和　　1.140　　2.710 　　.937　　1.989

プロマックス法　因子パタン行列
　　　　　　1　　　　2　　　　3　　　　4
S01 　　　.065 　　.007 　　.465 　　.470
S02 　　　.021 　　.675　　-.190 　　.170
S03 　　　.012 　　.051 　　.088 　　.576
S04　　　-.004　　-.238 　　.187 　　.604
S05 　　　.317 　　.397 　　.134　　-.164
S06 　　　.145 　　.032 　　.643 　　.089
S07　　　-.389 　　.834 　　.143　　-.041
S08 　　　.416　　-.014 　　.103 　　.272
S09 　　　.133 　　.630 　　.080　　-.033
S10 　　　.174 　　.196　　-.193 　　.596
S11 　　　.180 　　.690　　-.021　　-.048
S12 　　　.508 　　.244 　　.131 　　.061
S13 　　　.282 　　.509　　-.012 　　.095
S14 　　　.464 　　.042 　　.044 　　.241
2乗和　　1.083　　2.602 　　.821　　1.486

因子間相関
　　　　　1　　　　2　　　　3　　　　4
　1　　1.000 　　.145 　　.207 　　.474
　2 　　.145　　1.000 　　.188 　　.129
　3 　　.207 　　.188　　1.000 　　.322
　4 　　.474 　　.129 　　.322　　1.000

因子構造行列
　　　　　　1　　　　2　　　　3　　　　4
S01 　　　.385 　　.165 　　.631 　　.652
S02 　　　.161 　　.665　　-.003 　　.206
S03 　　　.311 　　.144 　　.286 　　.617
S04 　　　.287　　-.125 　　.336 　　.632
S05 　　　.325 　　.447 　　.222 　　.081
S06 　　　.326 　　.185 　　.708 　　.369
S07　　　-.257 　　.800 　　.206　　-.072
S08 　　　.564 　　.101 　　.274 　　.501
S09 　　　.226 　　.660 　　.216 　　.137
S10 　　　.445 　　.262 　　.072 　　.641
S11 　　　.253 　　.706 　　.131 　　.120
S12 　　　.599 　　.350 　　.301 　　.375
S13 　　　.398 　　.560 　　.173 　　.291
S14 　　　.593 　　.149 　　.226 　　.481

高次因子
　1

対角１の相関行列の固有値
　1.7707　　.9425　　.7835　　.5034

収束しませんでした：反復数
　101

主因子法　因子行列
　　　　　　1　　　　2 　共通性
F 1 　　　.685　　-.385 　　.617
F 2 　　　.241 　　.075 　　.064
F 3 　　　.602 　　.525 　　.638
F 4 　　　.628　　-.112 　　.407

バリマックス回転　因子負荷量
　　　　　　1　　　　2
F 1 　　　.774 　　.132
F 2 　　　.140 　　.210
F 3 　　　.137 　　.787
F 4 　　　.558 　　.309
2乗和 　　.950 　　.776

プロマックス法　因子パタン行列
　　　　　　1　　　　2
F 1 　　　.797　　-.033
F 2 　　　.113 　　.189
F 3 　　　.014 　　.794
F 4 　　　.539 　　.199
2乗和 　　.938 　　.707

因子間相関
　　　　　1　　　　2
　1　　1.000 　　.357
　2 　　.357　　1.000

因子構造行列
　　　　　　1　　　　2
F 1 　　　.785 　　.251
F 2 　　　.180 　　.229
F 3 　　　.297 　　.799
F 4 　　　.610 　　.392

階層因子分析 因子パタン
　　　　　HO 1 　　HO 2　　　F 1　　　F 2　　　F 3　　　F 4
S01 　　　.523 　　.622 　　.094 　　.099 　　.308 　　.443
S02 　　　.214 　　.104 　　.037 　　.645　　-.072 　　.125
S03 　　　.444 　　.340 　　.063 　　.103 　　.093 　　.453
S04 　　　.420 　　.351 　　.053　　-.164 　　.141 　　.476
S05 　　　.302 　　.255 　　.181 　　.414 　　.100　　-.011
S06 　　　.394 　　.644 　　.112 　　.122 　　.391 　　.204
S07　　　-.183 　　.215　　-.207 　　.782 　　.093　　-.080
S08 　　　.603 　　.331 　　.269 　　.056 　　.100 　　.325
S09 　　　.250 　　.272 　　.090 　　.626 　　.077 　　.041
S10 　　　.553 　　.198 　　.154 　　.227　　-.055 　　.469
S11 　　　.265 　　.210 　　.114 　　.676 　　.021 　　.028
S12 　　　.603 　　.366 　　.309 　　.300 　　.117 　　.201
S13 　　　.425 　　.260 　　.183 　　.522 　　.035 　　.157
S14 　　　.620 　　.298 　　.293 　　.105 　　.069 　　.306
2乗和　　2.703　　1.720 　　.437　　2.538 　　.339　　1.179

------ END MATRIX -----

普通に高次因子を求めても素直に男性性，女性性にわかれない。

検証的因子分析へ

MPlus で求めてみる。

Mplus VERSION 2.13

INPUT INSTRUCTIONS

　title:
　　　　　性役割

　　　　　高次因子分析


　　　　　Raw data from　清水 和秋教授＠関大
　　　　　http://www2.ipcku.kansai-u.ac.jp/~shimizu/spssv11.html　例題２
　data:
　　　　　file is sexrolex.dat;
　　　　　NOBSERVATIONS = 241;

　variable:
　　　　　names are
　　　　　s01 s02 s03 s04 s05 s06 s07 s08 s09 s10　s11 s12 s13 s14 ;

　!　　　　S01　　"s01 私は 意志が強い 　　　　(M)"/
　!　　　　S02　　"s02 私は 人に対しては朗らかである　(F)"/
　!　　　　S03　　"s03 私は 決断が早い 　　　　(M)"/
　!　　　　S04　　"s04 私は 独立心が強い　　　　(M)"/
　!　　　　S05　　"s05 私は 一生懸命に人に尽くす　　(F)"/
　!　　　　S06　　"s06 私は 信念を貫く 　　　　(M)"/
　!　　　　S07　　"s07 私は 穏やかである　　　　(F)"/
　!　　　　S08　　"s08 私は 自己主張ができる　　　(M)"/
　!　　　　S09　　"s09 私は 優しい 　　　　　(F)"/
　!　　　　S10　　"s10 私は たくましい 　　　　(M)"/
　!　　　　S11　　"s11 私は 人の気持ちを広く受け入れる (F)"/
　!　　　　S12　　"s12 私は 進んで責任をとる　　　(M)"/
　!　　　　S13　　"s13 私は 愛情豊かである 　　　(F)"/
　!　　　　S14　　"s14 私は 指導力がある　　　　(M)"/


　analysis:
　　　　　estimator = ml;

　model:
　　　　　sekinin by s12 s14 s08 s07;
　　　　　isi by s06 s01;
　　　　　dokuritu by s10 s04 s03;
　　　　　female by s02 s11 s09 s13 s05 s07 ;
　　　　　male by sekinin isi dokuritu;

　!　　　　uncorrelated factors because of the general factor:

　!　　　　male with positive @0;
　!　　　　g with negative @0;
　　　　　male with female;

　!　　　　correlated residual ("doublet factor"):
　!　　T2010　　WITH T2005;
　!　　s10 with s02;

　output:
　　　　　sampstat standardized modindices(3.84);





INPUT READING TERMINATED NORMALLY




性役割

高次因子分析


Raw data from　清水 和秋教授＠関大
http://www2.ipcku.kansai-u.ac.jp/~shimizu/spssv11.html　例題２

SUMMARY OF ANALYSIS

Number of groups　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　1
Number of observations　　　　　　　　　　　　　　　　　241

Number of y-variables　　　　　　　　　　　　　　　　　　14
Number of x-variables 　　　　　　　　　　　　　　　　　　0
Number of continuous latent variables 　　　　　　　　　　5

Observed variables in the analysis
　S01 　　　　S02 　　　　S03 　　　　S04 　　　　S05 　　　　S06
　S07 　　　　S08 　　　　S09 　　　　S10 　　　　S11 　　　　S12
　S13 　　　　S14

Continuous latent variables in the analysis
　SEKININ 　　ISI 　　　　DOKURITU　　FEMALE　　　MALE


Estimator　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ML
Information matrix 　　　　　　　　　　　　　　　　EXPECTED
Maximum number of iterations 　　　　　　　　　　　　　1000
Convergence criterion 　　　　　　　　　　　　　　0.500D-04
Maximum number of steepest descent iterations　　　　　　20

Input data file(s)
　sexrolex.dat

Input data format　FREE



TESTS OF MODEL FIT

Chi-Square Test of Model Fit

　　　　　Value　　　　　　　　　　　　　　175.721
　　　　　Degrees of Freedom　　　　　　　　　　72
　　　　　P-Value 　　　　　　　　　　　　　0.0000

Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model

　　　　　Value 　　　　　　　　　　　　　1083.517
　　　　　Degrees of Freedom　　　　　　　　　　91
　　　　　P-Value 　　　　　　　　　　　　　0.0000

CFI/TLI

　　　　　CFI　　　　　　　　　　　　　　　　0.895
　　　　　TLI　　　　　　　　　　　　　　　　0.868

Loglikelihood

　　　　　H0 Value 　　　　　　　　　　　-3662.968
　　　　　H1 Value 　　　　　　　　　　　-3575.108

Information Criteria

　　　　　Number of Free Parameters 　　　　　　33
　　　　　Akaike (AIC)　　　　　　　　　　7391.936
　　　　　Bayesian (BIC)　　　　　　　　　7506.934
　　　　　Sample-Size Adjusted BIC　　　　7402.331
　　　　　　(n* = (n + 2) / 24)

RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)

　　　　　Estimate 　　　　　　　　　　　　　0.077

ちょっと低いがまあまあのレベル。もう少し修正する必要がある。 　　　　　90 Percent C.I.　　　　　　　　　　0.063　0.092
　　　　　Probability RMSEA <= .05 　　　　　0.001

SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)

　　　　　Value　　　　　　　　　　　　　　　0.079



MODEL RESULTS

　　　　　　　　　Estimates 　　S.E.　Est./S.E.　　Std 　　StdYX

SEKININ　BY
　　S12　　　　　　　　1.000　　0.000　　　0.000　　0.501　　0.623
　　S14　　　　　　　　1.217　　0.159　　　7.634　　0.610　　0.670
　　S08　　　　　　　　1.035　　0.139　　　7.448　　0.519　　0.644
　　S07 　　　　　　　-0.730　　0.129 　　-5.648 　-0.366 　-0.448

ISI　　　BY
　　S06　　　　　　　　1.000　　0.000　　　0.000　　0.508　　0.615
　　S01　　　　　　　　1.473　　0.200　　　7.379　　0.748　　0.885

DOKURITU BY
　　S10　　　　　　　　1.000　　0.000　　　0.000　　0.508　　0.621
　　S04　　　　　　　　0.966　　0.142　　　6.818　　0.491　　0.582
　　S03　　　　　　　　1.133　　0.158　　　7.193　　0.576　　0.630

FEMALE 　BY
　　S02　　　　　　　　1.000　　0.000　　　0.000　　0.497　　0.644
　　S11　　　　　　　　1.099　　0.123　　　8.949　　0.547　　0.713
　　S09　　　　　　　　1.072　　0.123　　　8.731　　0.533　　0.690
　　S13　　　　　　　　0.983　　0.124　　　7.957　　0.489　　0.613
　　S05　　　　　　　　0.783　　0.121　　　6.474　　0.389　　0.482
　　S07　　　　　　　　1.413　　0.158　　　8.954　　0.703　　0.860

MALE 　　BY
　　SEKININ　　　　　　1.000　　0.000　　　0.000　　0.860　　0.860
　　ISI　　　　　　　　0.918　　0.169　　　5.428　　0.779　　0.779
　　DOKURITU 　　　　　1.100　　0.179　　　6.154　　0.933　　0.933

MALE 　　WITH
　　FEMALE 　　　　　　0.096　　0.023　　　4.224　　0.450　　0.450

Variances
　　FEMALE 　　　　　　0.247　　0.048　　　5.189　　1.000　　1.000
　　MALE 　　　　　　　0.186　　0.045　　　4.092　　1.000　　1.000

Residual Variances
　　S01　　　　　　　　0.154　　0.064　　　2.429　　0.154　　0.216
　　S02　　　　　　　　0.348　　0.037　　　9.510　　0.348　　0.585
　　S03　　　　　　　　0.503　　0.059　　　8.586　　0.503　　0.603
　　S04　　　　　　　　0.470　　0.051　　　9.158　　0.470　　0.661
　　S05　　　　　　　　0.502　　0.048 　　10.362　　0.502　　0.768
　　S06　　　　　　　　0.425　　0.048　　　8.831　　0.425　　0.622
　　S07　　　　　　　　0.238　　0.040　　　6.019　　0.238　　0.357
　　S08　　　　　　　　0.381　　0.044　　　8.719　　0.381　　0.586
　　S09　　　　　　　　0.313　　0.034　　　9.086　　0.313　　0.524
　　S10　　　　　　　　0.412　　0.047　　　8.716　　0.412　　0.615
　　S11　　　　　　　　0.289　　0.033　　　8.812　　0.289　　0.491
　　S12　　　　　　　　0.397　　0.044　　　8.960　　0.397　　0.612
　　S13　　　　　　　　0.396　　0.041　　　9.736　　0.396　　0.624
　　S14　　　　　　　　0.458　　0.055　　　8.371　　0.458　　0.552
　　SEKININ　　　　　　0.066　　0.026　　　2.562　　0.261　　0.261
　　ISI　　　　　　　　0.101　　0.028　　　3.623　　0.393　　0.393
　　DOKURITU 　　　　　0.033　　0.029　　　1.158　　0.129　　0.129


R-SQUARE

　　Observed
　　Variable　R-Square

　　S01　　　　　0.784
　　S02　　　　　0.415
　　S03　　　　　0.397
　　S04　　　　　0.339
　　S05　　　　　0.232
　　S06　　　　　0.378
　　S07　　　　　0.643
　　S08　　　　　0.414
　　S09　　　　　0.476
　　S10　　　　　0.385
　　S11　　　　　0.509
　　S12　　　　　0.388
　　S13　　　　　0.376
　　S14　　　　　0.448

　　Latent
　　Variable　R-Square

　　SEKININ　　　0.739
　　ISI　　　　　0.607
　　DOKURITU 　　0.871


MODEL MODIFICATION INDICES

Minimum M.I. value for printing the modification index 　　3.840

　　　　　　　　　　　　　　M.I. 　　E.P.C.　Std E.P.C.　StdYX E.P.C.

BY Statements

SEKININ　BY S01 　　　　　　5.375　　-1.027 　　-0.515 　　　-0.610
SEKININ　BY S10 　　　　　　5.341 　　0.783　　　0.392　　　　0.479
SEKININ　BY S13　　　　　　11.623 　　0.377　　　0.189　　　　0.237
ISI　　　BY S04 　　　　　　7.569 　　0.630　　　0.320　　　　0.379
ISI　　　BY S07 　　　　　　7.289 　　0.399　　　0.203　　　　0.248
ISI　　　BY S11 　　　　　　5.781　　-0.227 　　-0.115 　　　-0.151
ISI　　　BY S13 　　　　　　4.275 　　0.214　　　0.109　　　　0.137
DOKURITU BY S01　　　　　　10.874 　　3.306　　　1.680　　　　1.988
DOKURITU BY S11 　　　　　　4.007　　-0.210 　　-0.107 　　　-0.139
DOKURITU BY S13 　　　　　　9.760 　　0.356　　　0.181　　　　0.227
FEMALE 　BY S04　　　　　　30.089　　-0.669 　　-0.333 　　　-0.395
FEMALE 　BY S10 　　　　　　5.001 　　0.262　　　0.130　　　　0.159
FEMALE 　BY S12　　　　　　18.398 　　0.471　　　0.234　　　　0.291
MALE 　　BY S13　　　　　　10.065 　　0.431　　　0.186　　　　0.233

ON/BY Statements

SEKININ　ON ISI　　　/
ISI　　　BY SEKININ 　　　　5.300　　-0.675 　　-0.684 　　　-0.684
SEKININ　ON FEMALE 　/
FEMALE 　BY SEKININ 　　　　7.011 　　0.245　　　0.243　　　　0.243
ISI　　　ON SEKININ　/
SEKININ　BY ISI 　　　　　　5.305　　-1.042 　　-1.029 　　　-1.029
ISI　　　ON DOKURITU /
DOKURITU BY ISI 　　　　　　6.999 　　2.820　　　2.822　　　　2.822
DOKURITU ON ISI　　　/
ISI　　　BY DOKURITU　　　　7.009 　　0.929　　　0.929　　　　0.929
DOKURITU ON FEMALE 　/
FEMALE 　BY DOKURITU　　　　5.303　　-0.216 　　-0.211 　　　-0.211
FEMALE 　ON SEKININ　/
SEKININ　BY FEMALE　　　　　7.011 　　0.737　　　0.743　　　　0.743
FEMALE 　ON DOKURITU /
DOKURITU BY FEMALE　　　　　5.302　　-1.275 　　-1.303 　　　-1.303
MALE 　　ON SEKININ　/
SEKININ　BY MALE　　　　　　7.011　　-1.420 　　-1.652 　　　-1.652
MALE 　　ON DOKURITU /
DOKURITU BY MALE　　　　　　5.301 　　2.457　　　2.897　　　　2.897

WITH Statements

S04　　　WITH S01 　　　　　6.160 　　0.081　　　0.081　　　　0.114
S04　　　WITH S02 　　　　　4.685　　-0.064 　　-0.064 　　　-0.098
S05　　　WITH S03 　　　　　4.245　　-0.074 　　-0.074 　　　-0.101
S06　　　WITH S02 　　　　　5.992　　-0.068 　　-0.068 　　　-0.107
S09　　　WITH S02 　　　　　4.164　　-0.054 　　-0.054 　　　-0.091
S10　　　WITH S02　　　　　14.275 　　0.106　　　0.106　　　　0.168
S11　　　WITH S01 　　　　　6.446　　-0.061 　　-0.061 　　　-0.093
S12　　　WITH S04 　　　　　9.652　　-0.102 　　-0.102 　　　-0.151
S12　　　WITH S08 　　　　　4.510　　-0.074 　　-0.074 　　　-0.113
S12　　　WITH S11　　　　　11.057 　　0.086　　　0.086　　　　0.140
S13　　　WITH S07　　　　　11.103　　-0.100 　　-0.100 　　　-0.154
ISI　　　WITH SEKININ 　　　5.301　　-0.068 　　-0.269 　　　-0.269
DOKURITU WITH ISI 　　　　　7.009 　　0.094　　　0.365　　　　0.365
FEMALE 　WITH SEKININ 　　　7.011 　　0.048　　　0.194　　　　0.194
FEMALE 　WITH DOKURITU　　　5.303　　-0.043 　　-0.168 　　　-0.168
MALE 　　WITH SEKININ 　　　7.010　　-0.093 　　-0.431 　　　-0.431
MALE 　　WITH DOKURITU　　　5.303 　　0.082　　　0.374　　　　0.374


単純に２因子解（斜行）にすると，
RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)

　　　　　Estimate 　　　　　　　　　　　　　0.097
　　　　　90 Percent C.I.　　　　　　　　　　0.084　0.111
　　　　　Probability RMSEA <= .05 　　　　　0.000

となり適合度はよくない。また，s07を男性性に入れるように示唆がある。