第1章 構造方程式モデリングの概念と原理
1.1 構造方程式モデリングの基本概念
構造方程式モデリング (SEM) は、社会学研究で一般的に使用される実証研究手法であり、データ分析やモデルのテストに広く使用されています。
構造方程式モデリングは、初期には線形構造方程式 (Linear Structural Relationships、LISREL) または共分散構造分析 (Covariance Structure Analysis) と呼ばれていました。
原理的には、構造方程式モデルは共分散行列（共分散行列）に基づく多変量統計手法であり、理論上の観測変数（顕在変数）と潜在変数（潜在変数）の関係を検出および検証するために使用されます。モデル、および潜在変数と潜在変数間の関係 潜在変数間の仮説的な関係。
したがって、構造方程式モデリングは、因子分析とパス分析を組み合わせた多変量統計手法であり、複数の変数間の相互作用関係を定量的に研究するのに適しています。
ここで述べた顕在変数と潜在変数の概念ですが、現実には信頼度や顧客満足度などの抽象的な指標がいくつかありますが、厳密に言えば、これらは直接正確に観測することができず、それらを潜在変数と呼びます。明示的な変数を通じて間接的に測定する必要があります。