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パス解析の競合する仮説

データに適合したモデルを考え,できればそういうモデルを採用したいとき,理論的に意味があり,データにも適合する他のモデルがあるのではないか,と考える必要がある。

たとえば,心臓病患者に対するQOLのデータについて医療モデルのほうがより適合していたと考えるとき,このモデルの他のバリエーションでも適合するのではないかと考えることができる（事実,私はこのモデルをへたなりに改訂してみようと思った。

なぜなら対人関係の少なさに神経学的機能障害が予期せぬ負の影響を示していたからである。

私は神経学的機能障害が,対人関係ではなく意欲の低下に影響しているような,直接的影響を仮定したモデルを書いた。

つまり,私は1つの矢印を動かしたのだ。その結果,私のモデルはぐちゃぐちゃになった。つまり,係数はすべて正の値になり,意味もあるように思えたが,適合度はぐっと悪くなったのだ）。

モデルを評価するとき,さらにモデルの中の変数を使った他のアレンジを考えるときは,人はモデルに含まれていないが,入る可能性のある変数についても考慮しなければならない。

たとえば,モデルの中にはない,意欲の低下と対人関係の少なさの両方に影響する,ある変数について考えるとしょう。

そうした変数として,自尊心を考えることができるかもしれない。

もしそういう変数があるならば,そしてそれがモデルの中に含まれているならば,その変数は意欲から人間関係への大きな影響力を低下させるだろう。

モデルの代案を考えることは,すでにモデルの中にある変数の因果の向きを変えたり,関係のある変数を追加したり除外したりすることでもあるが,結局はパス解析のもつある仮定を検証することである。

パス解析において、データに適合し理論的にも意味のあるモデルを採用しようとする際には、必ずしもそのモデルが唯一の選択肢ではないという前提に立ち、競合する他のモデルの可能性を検討する必要がある。データに適合していると判断されたモデルであっても、それが理論的に十分に妥当であるとは限らないし、他のバリエーションが同様にデータに適合する可能性もあるためである。例えば、心臓病患者におけるQOL（生活の質）に関するデータを用いた研究では、医療モデルがデータに適合していると考えられた場合でも、別のモデルが同程度の適合度を持つ可能性を排除してはならない。このような場合、モデルを改訂する試みが必要となることがある。実際、私が行ったモデル改訂の一例として、神経学的機能障害が対人関係ではなく意欲低下に直接影響を与える仮説を導入したモデルを検討したことが挙げられる。この改訂では、一つの矢印を動かし、因果関係を再構築したが、その結果としてモデル全体の適合度が大幅に悪化した。具体的には、改訂後のモデルではすべての係数が正の値を示し、一見すると理論的にも意味があるように思えたが、統計的適合度の指標が著しく低下し、元のモデルに比べてデータとの整合性が損なわれたのである。このような経験は、単にモデルの中で変数間の因果関係を調整するだけではなく、より広い視野でモデル全体を再評価する必要性を示唆している。さらに、モデルを評価する過程では、現在のモデルに含まれていないが追加することで説明力が向上する可能性のある変数についても検討する必要がある。例えば、心臓病患者のQOLモデルでは、意欲低下と対人関係の少なさの両方に影響を与える未観測の潜在変数を仮定することが考えられる。具体例として、自尊心という要因が挙げられる。自尊心は、意欲低下と対人関係の少なさの両方に強い影響を及ぼす可能性があり、そのためにモデルにおける既存の因果関係の強度を低下させる要因として働くかもしれない。このような変数をモデルに追加することで、意欲と対人関係の間に見られる因果関係がどのように修正されるのかを評価できる。そして、モデルに未観測の潜在変数を加える場合、その変数の導入が適合度の向上に寄与するかどうかを定量的に評価することが重要である。このような取り組みを通じて、単にモデルの適合度を最大化するだけでなく、理論的に意味のある構造を維持しながらデータとの整合性を高めることができる。また、モデルの競合仮説を検討する際には、既存の変数間の因果関係を調整するだけでなく、新しい変数を追加することで説明力を向上させたり、逆に無関係な変数を除外することでモデルの簡潔性を保ったりする必要がある。この過程で、因果の向きや変数間の関係性に関する仮説を再検証することが不可欠である。たとえば、意欲の低下と対人関係の少なさの両方に影響を与える潜在変数として自尊心を導入することを考える場合、その変数がモデルに含まれることによって他の変数間の因果関係がどのように変化するのかを詳細に検討し、適合度の向上だけでなくモデル全体の妥当性が確保されているかを確認する必要がある。このような競合モデルの検討は、パス解析における仮定の検証そのものである。モデルの競合仮説を構築する際には、因果の向きを変更したり、関係のある新しい変数を追加したり、逆に無関係な変数を削除したりすることによって、現行モデルの妥当性を評価し直すことが求められる。結局のところ、競合するモデルを検討することは、単にデータに適合するモデルを見つけるだけでなく、理論的に意味があり、かつデータとの整合性が高いモデルを特定するための重要なプロセスである。このプロセスを通じて、パス解析における仮定がより明確になり、研究者がモデル構築においてより良い選択を行えるようになる。競合する仮説を検討することは、単なる技術的な作業にとどまらず、研究者が理論的枠組みを深く理解し、データに基づく意思決定を行うための重要なステップである。