パス解析と構造方程式モデリングの違いを徹底解説：実務と研究の使い分けを理解しよう

---

はじめに：パス解析と構造方程式モデリングの基本を押さえる

近年、データ分析では「パス解析」と「構造方程式モデリング（SEM）」がよく登場します。

この二つは似ているようで、目的や扱い方が異なります。

この記事では、まずそれぞれの意味を噛み砕いて説明し、次に「何が違うのか」を実務と研究の観点から整理します。

学校の授業や就職活動の場面でも使える、ポイントをまとめます。

まずは前提として、データの関係性を図で表すこと、因果を仮定して検証すること、という共通点があります。

ただし、パス解析は主に観察された変数同士の連関を示すのに対し、SEMは複雑な理論モデルを統計的に検証する道具です。

この違いを押さえると、研究の設計や解釈がぐっと楽になります。

以下で、詳しい説明と具体例を順に解説します。

強調したいポイントは「目的の違い」と「モデルの複雑さの扱い方」。

これを理解すると、どちらを使うべきかの判断基準が見えてきます。

パス解析とは何か

パス解析は、変数同士の因果的な連関を矢印で表し、観測可能な変数だけを用いて因果の方向性と強さを推定する方法です。

基本的には「XがYにどれだけ影響を与えるか」を直線的な関係として扱い、介在する変数がある場合は媒介効果（Mを介した影響）として分解します。

主な特徴は、測定誤差を直接モデル化しない、 latent（潜在）変数を前提にしない点です。

そのため、データが比較的シンプルで、モデルが比較的小さな場合には理解しやすく、結果の解釈も直感的です。

一方で、観測変数だけで全てを説明しようとするため、測定誤差や見逃し変数の影響を過小評価しやすい、という限界があります。

研究の目的が「因果の方向性を仮定して検証すること」で、変数が少なく、測定誤差を厳密に扱う必要が低い場合に有用です。

実務の現場では、教育評価の連鎖モデルやマーケティング調査の連鎖効果を試算する際に用いられることが多く、データに対する理解を深める第一歩として活躍します。

構造方程式モデリング（SEM）とは何か

構造方程式モデリング（SEM）は、観測変数だけでなく潜在変数（測定できない概念）を含むモデルを同時に推定する統計手法です。

SEMは「測定モデル」と「構造モデル」という二つの要素から成り立ち、測定モデルは潜在変数を指標（観測変数）に結び付ける役割、構造モデルは潜在変数間の因果関係を表します。

SEMでは、因果の仮定を視覚的に表現しつつ、測定誤差を取り込んで推定するため、現実のデータのばらつきや測定の不確かさをモデルに反映できます。

これにより、理論に基づく複雑な仮説を検証する強力な道具となります。

SEMの良さは、潜在概念を明示化し、それらの信頼性を担保したうえで複雑な因果関係を同時に検証できる点です。

学術研究だけでなく、教育・心理・組織行動学などの分野で広く使われ、モデルの適合度をCFI・RMSEA・SRMRなどの指標で評価します。

また、分析手法としてML（最大尤度）やRobust ML、GLSなど複数の推定法を選べる点も特徴です。

SEMはデータの量が多く、モデルが複雑であるほど真価を発揮します。

しかし、識別性や推定の安定性を確保するための規範的な条件を満たす必要があり、初心者には学習曲線が急な側面もあります。

パス解析とSEMの違いと使い分け

ここまでで、パス解析は主に観測変数同士の直接・間接効果を直線的に推定する手法で、測定誤差をあまり扱わず、モデルの単純さを重視する点が特徴だと理解できました。一方、SEMは潜在変数を含む複雑なモデルを同時推定でき、測定誤差を正式に取り込む点が大きな強みです。

実務での使い分けとしては、「目的がシンプルな因果経路の検証か、測定誤差を含む理論モデルの検証か」で判断します。

もしあなたがデータに測定誤差が多く、理論モデルが多くの潜在概念を含む場合はSEMを選ぶべきです。

逆に、データが比較的クリーンで、特定の因果経路を素早く確認したいときはパス解析が有効です。

また、モデルの適合度を重視するか、解釈の直感性を重視するかも選択のポイントになります。

以下の表は、パス解析とSEMの代表的な違いを整理したものです。

項目	パス解析	SEM
前提	観測変数のみ	潜在変数を含む
測定誤差	扱いは限定的	測定誤差をモデル化
モデルの複雑さ	比較的単純	高い複雑さに対応
目的	因果経路の推定・介在効果の分解
推定法	最小二乗系・最大尤度の簡易版	ML・Robust ML・その他多様な推定法
適合度指標	主にR^2・残差の検討	CFI・RMSEA・SRMRなど多様な指標

まとめとして、学習の初期段階ではパス解析で因果仮説の直感を試し、理論が複雑化したらSEMへ移行するのが実務的です。

どちらを選ぶにしても、データの性質と研究の目的を最優先に考え、必要に応じて専門家の助言を仰ぐとよいでしょう。

補足：データ前処理と解釈のコツ

どちらの手法を使う場合でも、データの前処理が結果を大きく左右します。

欠損データの扱い、変数のスケーリング、外れ値の処理、非正規性の対応などを丁寧に行いましょう。

また、モデルの解釈は「どの経路が有意か」だけでなく、「効果の大きさは実務的に意味があるか」「仮説が現実世界の知識と整合しているか」を同時に確認することが大切です。

適合度の高いモデルが必ずしも解釈に優れるわけではない点にも注意しましょう。

引き続き、データの背景と研究の目的を結びつける習慣を身につけてください。

ピックアップ解説

構造方程式モデリング（SEM）という言葉を初めて聞くと、難しく感じるかもしれません。実はSEMは、心の中の“つながり”を丁寧に図解して検証するための道具です。例えば、学力と自信の関係を考えるとき、単に「勉強時間が長いほど点数が上がる」とだけ結論づけるのではなく、「学習環境という潜在的な要因が学習時間と自信に影響を与え、それが最終的に点数へつながるのか」を、測定誤差を含めて同時に検証します。最初は“測定できるものだけで済ませるパス解析”から始め、次に“測定できない心の概念も含めるSEM”へと段階的に進むのが現実的な道です。難しく見えるけれど、理論をしっかり形にして検証する力をつける良い機会になります。

---