(月)順序変数yが個人特性ηを測定しているとしよう。(誤差εのSD)]と表現しても同じことである。ここでy*は,yの背後にある実質的に意味のある変数だと考えてもいいし,ただの計算上の道具だと割り切ってもかまわない。y*は潜在変数だから,平均0,分散1と考えるのが普通だ。別にy*の分散は1でなくてもいいわけで,たとえばθが1だと考えたっていい。(y*のSD)をスケール・ファクタと呼ぶことにする。スケール・ファクタは,λとψとθをコミにしてあらわしたものである。単群の分析であれば,どんな値に決めても構わない。ここまでは,まあいいや。これが多群の分析となると,話がややこしくなってくる。群によってλだかψだかθだかがちがってくる,と考えないといけないからだ。そこで,ふたつの路線が登場する。approachという。このアプローチの背後には,どうせ誤差分散θは群間でちがうんだからどうでもいいや,という考え方がある。誤差分散θがちがうかどうかに関心がある場合には,ある群のθを1にして他の群のθを推定する,という考え方もできる。approachという。モデルの推定上は前者のほうが都合が良いんだそうな(簡単だからだろうか)。カテゴリカル変数をつかったSEMについてわかりやすく説明したものが見つけられなくて困っていたのだが,これを読んでやっと少しだけ理解できた。Muthenさんの説明はなんでこんなにわかりやすいのだろうか。お菓子でも送りたい気分だ。