こんなんでいいのかね
パス解析により、様々なファクターの持つ影響力は-1〜1の数値に数値化される。0であれば全く影響力が無く、+1に近ければ促進する影響力が強く、-1に近ければ抑制する影響力が強いとされる。
捨身成仁日記 炎と激情の豆知識ブログ！ - 進学率と経済力には強い相関がある
「パス解析」の説明を読んでみたのだが、決定係数が0.2とか0.3とかのモデルで回帰係数の大きさ云々議論してどの程度意味あんのかね。危険率１％で有意、って0じゃなきゃいいってか。これ別の説明変数導入したら全く別の数字出てくるんじゃねえの。（これ自体は単なる例題だけど。）それにアンケートの答えって順序尺度でしょ。そのまんま平均とか取ってそうで萎えるんだけど、どうなのかね。
だいたい正規性仮定して線形解析するってのを無批判にやってそうなところが嫌なんだよな。「解析しやすい」ってのが唯一の理由で、それに無自覚だったりするからな。
