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。