パス解析の医療モデルと心理社会学的モデル

心臓病患者に対する2 つのQOLモデル

Romney, Jenkins, Bynner （1992）は心臓病患者のQOLを研究するためにパス解析を用いた。

彼らは心臓血管病の手術6か月後の患者から集めたQOLデータ（Jenkins, Stanton,1984）を再分析した。

このデータは患者に対するインタビューや,質問紙,病院のカルテから集められたものだった。

それらは469名の患者から,58の項目と尺度について回答を得たものである。

これらのデータはJenkins, Jono,Stanton, Stroup （1990）によって因子分析がすでにされており, 58の項目からいくつの因子がつくれるのか,その因子が何なのかについて報告されている。

それに基づく以下の5 つの因子を使って,Romneyらは彼らの分析を行った。

5 つの因子とは,（a）意欲の低下,（b）病気の症状,（c）神経学的機能障害,（d）対人関係の少なさ,（e）社会経済的な地位の低下,である。

Romneyらは,因子が互いにどのように影響し合うかについて,異なる2 つの因果モデルを仮定した。

その後彼らは,2 つのモデルがどれだけ観察データに適合するのかを判定した。

モデルの一つは伝統的な医療モデルである。

すなわち,病気の症状と神経学的機能障害が,心理社会的・経済的因子に負の影響を与えるというものである。

もう一つは心理社会的モデルである。

すなわち,神経学的機能障害や社会経済的な地位の低下が意欲を下げ,それが症状をさらに悪化させ,対人関係の少なさを導くというものだ。

パラメータは,重回帰分析によって得られた。

相関行列を入力データとして,重回帰分析が3 回医療モデルに適用された。

同様に,心理社会的モデルにも重回帰分析が3 回適用された。

病気の症状と神経学的機能障害の間の相関は,入力した相関行列から得られた。

残差分散は1 からそれぞれの寄与率を引いて得られた。

各モデルにおける直接・間接的な因果的影響の効果はパス係数を使って手計算で算出した。

さらに,間接的な影響を報告する最も一般的な方法として,間接効果は実質的に意味のある間接効果だけにして示した? 擬似効果や分析されない効果は含めなかった。

たとえば,医療モデルでは,病気の症状から対人関係の少なさへの間接的な影響である。

相関係数を介して与えられる影響は含まれていない。

全体として,これらのモデルの係数は理にかなったもののように思える。

しかし,医療モデルでは,神経学的機能障害が対人関係の少なさに負の影響を与えており,少し驚かされる。

また,特筆すべきことは,誤差分散の大きさだ。

つまり内生変数に影響する含まれていない変数があるということだ。

モデルの適合を見るため,各モデルの変数におけるすべてのペアのインプライド相関を計算することができる。

インプライド相関係数はそれだけではさほど情報があるように思えない。

しかし,観測された相関係数と比較すると,それぞれのモデルがもとの相関行列をどれほど再現しているのかを見ることができる。

観測された相関行列とインプライド相関行列の間の差の絶対値を計算し、観測された相関行列とインプライド相関行列の差の絶対値の平均,つまり,平均的な残差の絶対値は,医療モデルでは0.02である。

心理社会的モデルでは0.05である。

つまり,医療モデルのほうが元の相関行列を復元できており,その範囲は−0.07から0.53の間である。

これは,心理社会的モデルがデータにうまく適合していないのに比べて,いくぶんよいことを示す。

残差の絶対値の平均の違いは,劇的なものではないけれども,医療モデルのほうがあてはまりがよいことを示している。