心理学研究における構造方程式モデリング（SEM）の応用のあり方　双因子モデル，縦断データ解析，有限混合分布

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<p>構造方程式モデリング（SEM）は，心理学で用いられる解析手法の大部分をカバーする包括的な多変量解析の枠組みです。一方で，SEMは最も誤用されやすい解析手法の一つでもあり，権威ある学術誌に掲載された論文にも，しばしばモデル設定や解釈の重大な誤りが見られます。こうした状況を改善するには，ユーザーである心理学研究者自身が，マニュアル的な解析に陥ることなく，SEMの研究応用のあり方を主体的に考え，議論していく必要があると思われます。企画者らはこのような問題意識に基づいて，2014年度の大会から継続的にSEMに関する企画を開催し，初学者向けのテキスト（心理学・社会科学研究のための構造方程式モデリング：Mplusによる実践）も刊行してきました。今回の企画では，このテキストの発展編を執筆している中で見えてきたSEMの研究応用に関する論点を聴衆と共有し，ざっくばらんに議論を深めることを目的とします。具体的には，発展的な因子分析（双因子モデル，ESEM），縦断データ解析（特に因果推論），混合分布モデル（有限混合分布，混合因子分析）という3つの手法について，近年の分析モデルの発展を踏まえて議論します。</p>

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