Exploratoryで共分散構造分析（SEM）を実行する方法

共分散構造分析（SEM: Structural Equation Modeling）は、直接測定できない「潜在変数」を導入し、変数間の複雑な因果関係をパス図として可視化・検証できる強力な統計手法です。

現在、Exploratoryの標準UI（アナリティクス・ビュー）には共分散構造分析のメニューは用意されていませんが、Exploratoryが持つ「ノート」機能にてRパッケージであるlavaanを使うことで、共分散構造分析を実行できます。

必要なパッケージのインストール

まず、SEMを実行するためのパッケージをインストールします。

プロジェクトメニューから「Rパッケージの管理」を選択します。

Rパッケージの管理のダイアログが表示されるため、パッケージをインストールをクリックしてから「lavaan」と「semPlot」パッケージをインストールしてください。

サンプルデータ

サンプルデータとして顧客満足度調査のデータを使用します。データはこちらからダウンロードしていただけます。

ノートの作成と共分散構造分析の実行

レポートのプラスボタンから「ノートを作成」を選択します。

ノートのウィンドウが開けたら、左上のプラスボタンから「Rコード」ボタンをクリックします。

Rスクリプトを記述するためのコードブロックが追加されました。

共分散構造分析の実行

lavaanパッケージでは、モデルをテキスト形式で定義します。以下の3つの記号を使い分けるのがポイントです。

• =~ : 潜在変数の定義（右辺の観測変数によって構成される）

• ~ : 回帰（因果関係）

• ~~ : 共分散（相関関係）

以下のRスクリプトを使用します。

library(lavaan)
library(semPlot)

# SEMモデル用に変数名を作成
顧客満足度調査$y1 <- 顧客満足度調査$製品品質満足度
顧客満足度調査$y2 <- 顧客満足度調査$サービス満足度
顧客満足度調査$y3 <- 顧客満足度調査$価格満足度
顧客満足度調査$y4 <- 顧客満足度調査$また利用したい
顧客満足度調査$y5 <- 顧客満足度調査$他人に推薦したい
顧客満足度調査$x1 <- 顧客満足度調査$購入回数
顧客満足度調査$x2 <- 顧客満足度調査$利用期間_月
顧客満足度調査$x3 <- 顧客満足度調査$年齢

# SEMモデルの定義
model <- '
  # 測定モデル
  f1 =~ y1 + y2 + y3
  f2 =~ y4 + y5
  
  # 構造モデル
  f2 ~ f1 + x1 + x2
  f1 ~ x3
'

# SEMモデルのフィット
fit <- sem(model, data = 顧客満足度調査)

# 結果の要約
summary(fit, fit.measures = TRUE, standardized = TRUE)

# 日本語フォントの設定
par(family = "HiraKakuProN-W3")  # Macの場合
# par(family = "Yu Gothic")  # Windowsの場合

# モデルの図示
if(requireNamespace("semPlot", quietly = TRUE)) {
  semPaths(fit, 
           whatLabels = "est", 
           layout = "tree", 
           rotation = 2,
           edge.label.cex = 0.7,        # ラベルサイズを少し小さく
           sizeMan = 8,
           sizeLat = 10,
           curve = 1.5,                  # 矢印を少し曲げる
           edge.label.position = 0.55,  # ラベル位置を調整
           mar = c(3, 3, 3, 3),         # マージンを広げる
           nodeLabels = c("年齢", "価格満足", "サービス満足", 
                          "品質満足", "購入回数", "利用期間",
                          "また利用", "推薦意向",
                          "顧客満足度", "再購入意向"))
}

このRスクリプトを実行した結果が以下となります。

# 例：データフレーム名が「顧客満足度調査」の場合
fit <- sem(model, data = 顧客満足度調査)

# 例：データフレーム名が「アンケート結果」の場合
fit <- sem(model, data = アンケート結果)

# 自分のデータの列名に合わせて変更してください

データフレーム名$y1 <- データフレーム名$実際の列名1
データフレーム名$y2 <- データフレーム名$実際の列名2
データフレーム名$y3 <- データフレーム名$実際の列名3
データフレーム名$y4 <- データフレーム名$実際の列名4
データフレーム名$y5 <- データフレーム名$実際の列名5
データフレーム名$x1 <- データフレーム名$実際の列名6
データフレーム名$x2 <- データフレーム名$実際の列名7
データフレーム名$x3 <- データフレーム名$実際の列名8

# 基本のモデル構造はそのまま使用できます

model <- '
# 測定モデル
f1 =~ y1 + y2 + y3    # 潜在変数f1は y1, y2, y3 で測定
f2 =~ y4 + y5          # 潜在変数f2は y4, y5 で測定

# 構造モデル
f2 ~ f1 + x1 + x2      # f2 は f1, x1, x2 の影響を受ける
f1 ~ x3                # f1 は x3 の影響を受ける
'

nodeLabels = c("年齢", "価格満足", "サービス満足",
"品質満足", "購入回数", "利用期間",
"また利用", "推薦意向",
"顧客満足度", "再購入意向") 

よくあるエラーと対処法

まとめ

共分散構造分析（SEM）は、直接測定できない潜在変数を使って、変数間の複雑な因果関係を可視化・検証できる統計手法です。アンケート調査などで得られた複数の質問項目から、背後にある概念（顧客満足度や再購入意向など）を抽出し、それらの関係性をパス図として表現できるため、ビジネスにおける意思決定の根拠を明確にするのに役立ちます。

Exploratoryでは、標準UIには共分散構造分析のメニューはありませんが、ノート機能でRのlavaanパッケージを使用することで、SEMの実行が可能です。この方法により、Exploratory上でデータ分析、結果の可視化までを一貫して行うことができます。