共分散構造分析（SEM）とは？
― 潜在変数を含む理論モデルを検証する多変量解析

観測変数から潜在変数を導出し、潜在変数と観測変数の因果関係を理解するための統計的アプローチ。回帰分析と因子分析を組み合わせた手法とも考えられます。

難易度：★★★ 想定読了：10分 最終更新 2026.05.17 監修：スマート・アナリティクス代表
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共分散構造分析（SEM）とは

観測変数から潜在変数を導出し、潜在変数と観測変数の因果関係を理解するための統計的アプローチ。回帰分析と因子分析を組み合わせた手法とも考えられます。

共分散構造分析（SEM）で分かること

  • 潜在変数間の因果関係
  • 観測変数と潜在変数の関係（測定モデル）
  • 理論モデルの適合度（GFI、CFI、RMSEA等）
  • 因果効果の大きさ（標準化推定値）

共分散構造分析（SEM）の主な種類

タイプ用途
確認的因子分析（CFA）理論的因子構造の検証
パス解析観測変数間の因果関係
構造方程式モデル（フル SEM）測定モデル+構造モデル
多母集団同時分析群間でモデルが等価かを検証

研究・ビジネスでの利用シーン

アレルギー疾患の構造分析

医薬統計

症状群と要因の関係を、潜在変数を含むモデルで分析します。

ブランドイメージの計量化

ブランド研究

ブランドに対する潜在的評価を観測項目から推定し、購買意欲との関係を分析します。

潜在意識調査

消費者行動

態度・知覚・意図などの潜在概念とその影響構造をモデル化します。

SPSSで実施する場合の製品選定

共分散構造分析（SEM）をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。

やりたいこと対応製品備考
共分散構造分析（SEM）IBM SPSS Amosパス図ベースの専用ツール
記述統計・因子分析前段IBM SPSS Statistics BaseAmosと併用

分析時の注意点

  • 理論的根拠に基づくモデル構築が前提
  • サンプル数は200以上が一般的な目安
  • 適合度指標（CFI≥0.95、RMSEA≤0.06など）を総合的に判断
  • モデル修正は理論的妥当性を優先

共分散構造分析（SEM）の進め方、専門家がサポートします

分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。

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よくあるご質問

Q.SEMはどんな研究で使う？
潜在変数を含む理論モデルの検証、複数の構成概念の因果関係解明、確認的因子分析などで使われます。
Q.Amos は SPSS Base が必要？
Amosはスタンドアロン製品でBaseなしでも稼働します。ただし、データ前処理にBaseを併用するケースが多いです。
Q.適合度指標が悪いときは？
モデル修正指標（MI）を参考に、理論的に妥当な範囲でモデルを修正します。理論を無視した過剰修正は避けます。

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