（Consideration to others? e2 e3 e4 X2X3X4X4X1X1F1～RMSEA～λ）や（）（1234））））（（（（310：～＋＋＋＋5～1N55）・と・）（）――マツダ技報No.41（2025） ）。全体的評価にはモデルとデータとの当てはま（討する，（な水準には達していなかった）。3. 結果Root Mean Square CFI以下が良適合の判断形状に依存しなSEMを使用した。Fig. 3 4，RMSEA: 0.1096 6，）。本モとなり十分114111F121F131F141F1SEM分析が内部でSEMで得られた結果の構造モデルHigh段階（に情報を入れると個人情報のデーであり，それぞれの特徴をSEMのモデルの評価にはRMSEA などの適合度指標を用いた。に近いほどいいモデルと解釈でき以上が良適合の判断基準として用0.80.90.05：一般的にでは，都道府県を問わず，数であるの利用者アンケートの結果LiNGAM（項目，件法による回答とした。e.g., Circumstancesに示したようにSEMモデルのデザイン（下記のCFI: 0.590）（が変化したときそれぞれの観測変数（～λの分だけ変化することが表される。つまり，各観測変数にそのような形で影響を与える潜在変数定するという意味になっている。構造モデルと同様にパス係数（負荷量）に加えて外生変数（因子としている）の分散・共分散と内生変数（観測変数としている）の誤差分散・誤差共分散もパラメータとして推定される。ここでは共分散が仮定されていないので，分散のみがパラメータとなっている。構造モデルと同様に外生変数である因子については因子そのものの分散や内生変数である各指標について誤差変動の分散がパラメータとなる。これらのパラメータを用いて観測変数のはなされている。e1 ＝λ＝λ＝λ＝λ平行して本研究では，（パス図）を読み手に対してどのように呈示するかをデザインすることも重要視した。収集したアンケートの質問項目は段階評価であり，各項目への回答分布にばらつきが生じる。回答分布には濃淡があるため，尺度に基づく意識調査のアンケートごとの濃淡について平均値や分散分析を用SEMいて，データの散らばりから閾値を決めた。ここでは図から得られる係数とかけ合わせてまで）を求めた。最終的に各部署に配布される時には個人の回答を基にした可視化支援システムとして活用できるうSEMえ，本システムはタは一切なくなる点が強みとなっている。更にルを作成する際の自動化を目指して前処理としていくつかの方法をトライした。そのような前処理の方法として採用GSALiNGAMしているのがTable 1に整理した。両者の詳細な計算理論については参考文献リストを紹介するにとどめ，本報告では割愛する。Table 1Comparison for GSA and LiNGAM）の値もを仮 前章で述べた方法に基づいた結果について下記に述べる。前処理の工程では，アンケートデータからからベイジアンネットワークによるグループ化が完了したあとにCFI SEMモデル化を実施した。Comparative Fit IndexError of ApproximationSEMでは母数の推定後にモデルの評価を行う。モデルの評価は全体的評価と部分的評価に大きく分かれるが，まず全体的評価としてモデルがデータに適しているかを確認し，部分的評価では個々の母数の推定値が適切かを検りの度合いを示す適合度（指標）を利用した。1までの値をとり，る。一般的にいられる。基準として用いられる。部分的評価としては標準誤差・母数の検定などは分析結果を見ながらモデルの検討に活かしていった。3.1Test Case1 Modelling 標準誤差・母数の検定・信頼区間の検定を行い，仮説としてどんな分散状態のデータでもいと仮定した。テストケース4295Lowサンプルの4からグループに分けた質問を求めている。ここでの前4処理は因果推定として27 質問：モデ【質問内容の例】SEMHow do you think neighborhood feeling of you? e.g., Satisfaction of the lifeFig. 3ようなパス図を描くこと）及び解析を行った。配置する四角形の変数は観測変数，楕円形の変数は潜在変数を意味している（因子とも呼ぶ）は直接測定されず，複数の観測変数を介して測定されている（デルの適合度は46
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