共分散構造分析の違いを徹底解説！中学生にもわかる図解つきガイド：共分散構造分析と重回帰分析の違い

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共分散構造分析の違いを徹底解説！中学生にもわかる図解つきガイド

このブログでは、統計の世界でよく耳にする「共分散構造分析（SEM）」と「重回帰分析」の違いを、日常の例と図解を使ってやさしく解説します。初めて学ぶ人にも伝わるように、難しい専門用語をできるだけ平易な言葉に置き換え、共分散構造分析は“見えない変数”を扱う分析、重回帰分析は“観測可能な変数の関係性”を測る分析といった基本の枠組みから丁寧に紹介します。

まず大切なのは、どちらも「変数同士の関係を数値で表す」という点です。ただし SEM はモデルの中に複数の変数が連鎖して影響しあう様子を「図（パス図）」で表現し、潜在変数と呼ばれる見えない要素も取り扱えます。これにより、直接観測できない要因が結果にどのように影響しているかを推定する力を持ちます。逆に重回帰分析は、測定できる変数だけを使って、1つの結果変数に対する複数の説明変数の影響を分解します。

この違いを日常の例に置き換えて考えると理解が深まります。例えば「学力」を予測する場合を挙げましょう。SEM なら「学習時間」「睡眠」「家庭環境」「自己効力感」など、直接は測れない要因（潜在変数）が学力にどう影響しているかを同時に評価できます。重回帰では、観測可能な要因だけで学力を説明します。つまり、SEM は“原因の網の目を描く地図”のようなもの、重回帰は“特定の道筋を示す路線案内”のようなものとイメージすると分かりやすいでしょう。

この解説の後半では、両者をいつ使うべきか、どんなデータが必要か、そして分析結果をどう読み解くべきかを具体的な例を交えて紹介します。最後には、簡単な表を用意して両者の違いを一目で比較できるようにします。

ピックアップ解説

ある放課後、友達のミキと私は統計の話題で盛り上がった。SEM は“見えない心の棚”を仮想して、複数の要因が学力にどう影響するかを地図のように描く力がある、という話に興味津々だった。重回帰は観測できる数字だけで結果を説明する、という素直さが魅力。結局、データが少なく、直接測れない要因が気になるときはSEM、観測可能な要因だけで手早く結論を出したいときは重回帰、という使い分けが現場では現実的だね、という結論に落ち着いた。

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