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共分散構造分析ソフトウェア
EQS
(Windows/Mac/UNIX版)
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PowerMac版 EQS 5.4
EQSは高度に洗練された技術と使いやすさの両立で既に知られているが、PowerMac版 EQSの新しいモデリング・ドロウイング・ツール Diagrammer のサポートにより構造式モデリング化がさらに易しくなりました。
マウスで2・3回クリックするだけで図形を描くことができます。モデルが描かれたら、スクロール・ダウン・メニューから Build EQS を選択すると EQS 図形に基づいたモデルを実行します。コマンド・ランゲージの使用は、全く必要としません。 結果の表示の準備完了したら、直接図形を印刷するか、カット＆ペーストにより愛用のMS-WORD等のワープロに最終結果の図形を貼りこむことができます。
PowerMac版EQSの機能:
●スプレッド式データ・エディタと
フレックシブル・データ取込オプション
* Spread-sheet type data editor with data entry function.
* Cut and paste to and from other data sheet.
* Support DDE (Dynamic Data Exchange).
* Read EQS system ESS files.
* Read free field data using a space, a tab, or a comma as the delimiter.
* Can import variable names if the names are embedded in the first case.
* Read fixed field data using convenient column specifications.
* Read fixed field data using visual tool to define variable boundary.
* Read BMDP PC or 386/Dynamic Save files.
* Read Lotus 1-2-3 WK1 files.
* Read dBASE III plus DBF files.
* Write data file with space or tab delimiter with variable labels.
●消失データの取扱いと消失データの回復
* 消失データの診断（diagnosis）情報をプリントアウト
* 消失データに対するdichotomized 相関マトリックスのプリントアウト
* グローバル消失および消失値変数のサポート
* インタラクティブな可視化された消失データ・マップの提供
* Z-scoreマップが用意されている
* Allow exclusion of cases based on the percentile of missing variables
* 平均値による消失変数の回復
* グループ平均値による消失変数の回復
* 回帰予測による消失変数の回復
●分かりやすいデータ管理
* 簡単な方法により変数名および分類ラベルの定義が行える
* Case selection function to split cases and conditional selection of cases
* 選択されたケースに基づきデータファイルベースにサブセットをセーブ
* 変数の選択によりデータのサブセットをセーブ
* データの変換
* Join two or more files side by side
* Merge to or more files end to end
* 可視化ツールを用いて壊れたデータを記録する
* 変数のリバースコーディングをポイント＆クリックにより行える
* 分類（ソート）レコード
* タイムラグの移動平均および差分の計算
●デポイント＆クリックデータ・プロットによるデータ探索ツール
* ライン（線分）プロット
* 面積プロット
* 変数のグルーピングによるヒストグラム表示
* パイチャート図
* バーチャート図
* Quantile プロット
* Quantile-Normal Plot (Normal Probability Plot)
* Quantile-Quantile プロット
* Scatter Plot and Matrix Plot with brushing function
* 矩形プロット
* エラーバーチャート図
* マルチプロット （ウィンドウ上に幾つものプロットを組合せ同時に表示）
●重回帰および因子分析を含む基本統計
* Descriptive Statistics
* Frequency Tables
* t-Test
* One-Way and Two-Way ANOVA
* CrossTab
* Multiple Regression and Stepwise Regression
* Covariance and Correlation with list-wise or pair-wise deletion
* Factor Analysis with capable of exporting the factor loading matrix to EQS
●Diagrammer - モデルの作成とレポートのためのドローイング・ツール
Diagrammer は、極めてフレッキシブルな 図形ドローイング・ツールです
* 飛ばし、回転、整理、グループ化、およびグループに分割するオプションのような有用な編集ツールを用意
* 図形のサイズ変更をポイント＆ドラッグで行える
* 1回のパスで基点値、パラメータ推定、および標準化された解法を観ることができる
* View a subset of diagram and print out only what is visible on the screen
* Point and click to build a complex factor structure
* Build EQS model automatically without having a syntax error message
●モデリングの特徴
Data Handling
* Raw data files (both ASCII and ESS formats)
* Covariance matrix (both ASCII and ESS formats)
* Automatic listwise deletion of cases
* Moment matrix (covariance matrix and mean)
* Outlier detection
* Test of multivariate normality
Model Specification
* Symbols of model notation (V, F, E, D)
* Intuitive equation type model specification
* Simple equality constraints
* General equality constraints
* Inequality constraints
* Automatic starting values
Methods of Estimation and Statistics
* Least squares
* Generalized least squares
* Maximum likelihood
* Multiple sample analysis
* Analysis of means and covariances
* Asymptotic distribution free
* Elliptical corrections
* Satorra-Bentler scaling correction
* Robust standard errors
* Akaike Information Criterion
* Bentler-Bonnet fit indices
* Comparative fit index
* Other fit indices include:
* GFI, AFGI, RMR, standardized RMR, IFI, MFI, and RMSEA
* Yaun-Bentler distributed-free statistics
* Wright-type standardized solution
* Categorical dependent variables
Simulation
* Easy-to-use Monte Carlo simulation
* Bootstrap, jackknife
* Generate non-normal and categorical data
* Generate normal & contaminated normal data
Model Modifications
* Wald test
* Wald test against any constants
* Rank correlation between two model estimates
* Univariate modification indices
* Multivariate Lagrange Multiplier (LM) test
* LM tests on constraints
* LM tests of cross-group equality constraints
* LM test on individual fixed parameters
* Control sets of fixed parameters in LM test
* Exclusion of meaningless paths in LM
Output Control
* Correlations of parameter estimates
* Effect decomposition
* Standardized effect decomposition
* Model covariance/correlation matrices
* New model setup with optimal starting values
* New model setup with consideration of Wald and LM results
* Summary statistics on an output file for further analysis
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