共分散構造分析(構造方程式モデル)の必要サンプル数
各自由度別
power=0.80 alpha=0.05のときの帰無仮説RMSEAと対立仮説RMEA
に対応する最小サンプルサイズ
註:MacCallum,R.C.,Browne,M.W.,and Sugawara,H.M.(1996) Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychologica Mesthods, 1(2) 130-149.3.
の表は帰無仮説 のRMSEA はいずれも 0.05, 対立仮説が 0.80(close fit), 0.01(not-close fit) となっている。インターネット上のSASプログラム例は帰無仮説 0.08 対立仮説 0.05 の例がでている。
次の表はその両方とも計算している。論文中の表と比較するとほとんどは切り上げした数値と一致し,まれに1の違いがある。
但し自由度2の close fit だけ目立った違いがあり,論文での数値は 3488である。
なお,計算精度を上げれば(loop if (powdiff>=.001).の値を小さくする)と大きいものは6の違いがでるものがある。
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RMSEA の値
--------------------------------------
0.050 0.080 0.050 帰無仮説
0.080 0.050 0.010 対立仮説
df close fit not-close fit
------------------------------------
2 3500.00 3500.00 2381.25
4 1806.25 1812.50 1425.00
6 1237.50 1243.75 1068.75
8 953.13 962.50 875.00
10 781.25 787.50 750.00
12 665.63 675.00 662.50
14 584.38 590.63 598.44
16 521.88 528.13 546.88
18 471.88 479.69 507.81
20 434.38 440.63 473.44
25 362.50 367.19 410.94
30 314.06 318.75 365.63
35 278.13 282.81 332.81
40 251.56 256.25 306.25
45 230.47 234.38 285.16
50 213.28 217.19 267.19
55 199.22 202.34 252.34
60 186.72 190.63 239.84
65 176.56 179.69 228.13
70 167.97 170.70 218.75
75 160.16 162.50 209.77
80 153.13 155.47 201.95
85 146.88 149.22 194.92
90 141.02 143.75 188.28
95 135.94 138.28 182.81
100 131.25 133.59 177.34
(loop if (powdiff>=.00001))にした場合
計算精度を上げた。
2 3493.75 3499.80 2381.93
4 1802.73 1810.94 1427.25
6 1237.01 1245.36 1068.12
8 952.88 960.94 873.80
10 781.49 789.21 749.90
12 666.58 673.93 663.04
14 583.98 590.99 598.27
16 521.68 528.34 547.83
18 472.90 479.25 507.23
20 433.62 439.69 473.74
25 362.13 367.59 410.66
30 313.70 318.65 366.02
35 278.53 283.07 332.48
40 251.73 255.93 306.18
45 230.58 234.47 284.88
50 213.39 217.03 267.22
55 199.13 202.55 252.29
60 187.08 190.31 239.47
65 176.76 179.80 228.31
70 167.79 170.67 218.49
75 159.91 162.65 209.77
80 152.93 155.55 201.95
85 146.70 149.21 194.90
90 141.10 143.51 188.51
95 136.04 138.34 182.67
100 131.43 133.64 177.31