レベル：中級
【発表者】
JMP Statistical Discovery Sr Research Statistician Developer
Laura Castro-Schilo
【発表概要】
The structural equation models (SEM) platform continues to evolve into a more complete and powerful platform. Two key features in JMP Pro 17 are (1) a link between Factor Analysis and SEM to facilitate survey development, and (2) multiple-group analysis. We demonstrate these features with data inspired by Yamamura and Takehira (2017), where Japanese students were surveyed on their learning motivation. Attendees will learn to build surveys and use them to gain insights about subpopulations
「構造方程式モデル」（SEM; structural equation models）プラットフォームは、より完全で、より強力なプラットフォームへと進化し続けている。JMP Pro 17での主な新機能は、(1)探索的因子分析と構造方程式モデルとの関連付け（この機能は、調査票の質問を設計するのに役立つ）、および、(2)多母集団分析である。これら2つの機能を、Yamamura and Takehira (2017)の調査を題材にして紹介していく。Yamamura and Takehira (2017)は、日本の大学において大学生の学習動機づけを調べた研究である。本講演では、調査を設計し、その調査から部分集団についての情報を得る方法を提示する。
【発表者プロフィール】
Laura Castro-Schilo works on structural equations models in JMP. She is interested in multivariate analysis and its application to different kinds of data; continuous, discrete, ordinal, nominal and even text. Previously, she was Assistant Professor at the L. L. Thurstone Psychometric Laboratory at the University of North Carolina at Chapel Hill. Castro-Schilo has a PhD in quantitative psychology from the University of California, Davis.
Laura Castro-Schiloは、JMPで構造方程式モデルを研究しています。多変量解析と、連続、離散、順序、名義、テキストなど、さまざまなデータへの応用に関心がある。以前は、ノースカロライナ大学チャペルヒル校のL. L. Thurstone Psychometric Laboratoryで助教を務めていました。カリフォルニア大学デービス校で量的心理学の博士号を取得。