The present article overviews the covariance structure analysis, gives a summary of its important concepts, and answers some common questions, before describing as an example a covariance structure analysis conducted by the authors on a questionnaire survey on the national projects. The article intends to illustrate the applicability of the technique to innovation studies, and to stimulate interested analysts to better assimilation of it. The example presented here analyzes the management of national projects in terms of their ripple effects that help the R&D and business in participant companies. More specifically, the effects of open discussion on the subjects and tasks in an early stage of a project are compared with those of modifications in the subjects, resources distribution or general policy based on an intermediate evaluation, with some discussion of the results.

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食品の見た目のおいしさについて検討するために，ケーキの写真を見た際に生じる印象について，SD法によるアンケート調査を実施した．その結果，3ないしは4因子を抽出することができた．この結果を参考に，4種類の初期モデルを構築し，構造分析を実施した．モデルを修正しながら，ケーキ写真毎にアンケート調査データと適合性を検討した．最も適合すると考えられたモデルは以下のものであった．
ケーキ写真から色彩に関する印象と形態に関する印象が生じる．両者には相互に因果関係があり，両者からケーキ写真についての全体印象が生じる．見る人の甘味に関する嗜好は色彩に関する印象に影響を及ぼす．また，甘味に関する嗜好とケーキ写真についての全体印象から，ケーキ写真についての評価が定まり，見た目のおいしさが決定される．

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代表的な市販生タラコ18品目（n＝576）の官能評価および機器分析データに構造分析を適用した結果，「外観評価」，「味・風味・食感評価」および両者を統合した「総合評価」の3つの因果モデルが得られた．また，官能評価値と機器分析値との相互関連性を検討するためには，機器分析値にウェーバー・フェヒナーの法則を適用し，その対数値を構造分析の入力変数とすることが有効であることが分かった．なお，連続尺度である線尺度を採用することにより，カイ二乗検定の値がより大きくなる傾向が見られた．
「総合評価」の因果モデルから，生タラコのおいしさは「外観主観」「口当たり」「味付け」の3つの因子から構成されることが明らかとなった．また，喫食前を想定した「外観評価」の因果モデルからは，外観全体の選好度に「主観因子」が影響を及ぼすことが分かった．他方，喫食状態を想定した「味・風味・食感評価」の因果モデルからは，外観を除いた総合的な選好度に「タラコらしい風味」「口当たり」「味付け」の3つの因子が影響を及ぼすことが明らかとなった．

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化粧品における「高級感」は，すべての価格帯にとってもっとも重要なキー品質である。本研究では，ハイプレステージブランドと低価格帯ブランドとで，使用感と高級感との関係に着目した。顧客はどのような側面から高級感を感じているのかを明らかにすることが目的である。さらに，商品の連用時における時系列上の分析を行い，連用した際に感じる使用感の変化が高級感にどのような影響を与えるのかを明らかにする。コンセプト文を読んで感じる使用感と化粧品の連用による評価構造の変化とから，使用感と高級感とのつながりを，構造分析を使用して特定した。2つのブランドでの高級感を向上させるための手立てを明らかにした。

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In this paper, a satisfaction structure model of industrial locations is developed to analyze the survey data accumulated from plant managers in Hokkaido. Recently, in Japan the new plant constructions have decreased because of an economic recession and globalization. It is important for the regional economy and employment that the plants keep operating and don't close down. To achieve this, the satisfaction of plant operating should be kept and increased in the area. This paper researches the satisfied factors of plant operating and the non-satisfied factors as indicated by plant managers in Hokkaido, and develops a satisfaction structure model of the industrial locations using Structural Equation Modeling. Major findings of the analysis of the satisfaction structure model of industrial locations in Hokkaido are summarized as follows :
(1) The factors that have the strong relations to the satisfaction of industrial locations are “Traffic (access, cost)”, “Labor (quality, cost)”, and “Quality of life”. Above all, the physical distribution access is the most important factor.
(2) The strongest factor of changing the past three-year's satisfaction of industrial locations is “Traffic
JEL classification : R11, R30, R38, R58

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複数地点で観測値が与えられた条件付対数正規確率場において, 不偏推定・最小誤差規範に基づく Kriging 法と条件付確率密度関数法には固有な差があるのであろうか. この疑問に答えるため, 前者から導いた最適推定値, 推定誤差, 後者からの条件付平均値, 条件付の検討結果ならびに数値分析の結果, 1) 最適推定値と条件付平均値は完全に一致すること, 2) 推定誤差と異なること, 3) 推定誤差は観測位置のみに依存し, 観測値に無関係であるが, 条件付は観測値に依存すること, 4) 推定誤差は条件付シミュレーションに関与しないことが見出された. 2つの方法は正規確率場において完全に等価であるが, ここで指摘した知見は条件付正規確率場とは異なる性質である.

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Many reports have described the application of statistical quality control (SQC) techniques to efficiently resolve issues in manufacturing. However, factor analysis can be difficult to implement for phenomena with large numbers of factors that have complex causal structures. In conventional factor analysis, factors are organized into an Ishikawa diagram considering the causal structures of the products or processes. However, these structures are frequently ignored at the analysis stage. Consequently, factor analysis becomes difficult if the causal structure is complex. Structural equation modeling is capable of considering multiple causal structures and is therefore regarded as a possible solution for this issue. However, the details of structural equation modeling are unclear since no research has been published about its application to similar issues in the general industrial field. Therefore, the details and effectiveness of structural equation modeling were identified by applying this method to factor analysis of the manufacturing processes of transmission parts.

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　地域住民の災害に対する危機意識についてのアンケート調査より，住民は周囲の状況から危機を自ら認知するということよりも，実際は行政からの情報に依存している傾向が高く，避難に対して自律的な意思決定をしているとは言い難い状況にあることが明らかにされている．本研究は，災害時の住民の行政依存から自律的防災・減災行動に向けた意識改革を目的に実施された地域での研修会(具体的には避難シミュレーションや地域防災マップ，地盤高マップ等の防災を考える支援ツールの利活用のための説明)をはさんで，二度の住民の防災意識に関するアンケートを実施し，自律的な意思決定に有効な支援ツールについて構造分析等の統計解析より検討したものである．

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本稿では，発達研究における方法論的・実践的問題について論じ，縦断データの解析方法を紹介した。第一に，人間のさまざまな性質の変化を正確に把握するために必要とされる，調査デザイン，測定，知見の一般化可能性についての方法論的問題が論じられた。次に，2時点で測定されたデータを用いて因果関係を分析するモデルとして，交差遅延効果モデルと同時効果モデルが解説された。さらに，3時点以上で測定されたデータの分析方法として，潜在成長曲線分析の基本的な考え方が解説された。最後に，多大な費用と時間がかかるが非常に価値の高い長期縦断調査を実施し，管理する際に生じる困難を克服するためには，個々の研究者が，実証科学の方法論に基づいた発達研究の重要性を再認識するだけでなく，学会全体が，より公共性を備えた研究体制の整備に取り組む必要があるという考えが示された。

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地籍調査により一筆毎の土地の所有者等を調査し、境界の測量と面積の測定を行っておくことが、公共事業や災害復興を円滑に進める上で有益であると考えられている。しかし全国の地籍調査の進捗率は約 46％に止まる。その問題を明らかにすることを本稿の目的とする。地籍調査の実施主体として土地所有者と直に接して土地の境界を確認している市区町村の担当者を対象に、無記名式アンケート調査を実施した。因子分析の結果から構造方程式モデルを構築した。区域区分毎の平均・構造分析により、市街化調整区域と比べて市街化区域において頻繁な土地の取引やマンションの存在が地籍調査遂行上の問題となっていることを確認した。しかし過去の耕地整理事業や土地区画整理事業等において創設された境界を確認するには、現在の所有者が頻繁に移転することなどよりも、それを確認するための技術や体制の方がより重要な問題であると考えられた。都市部であるほど少ない位置誤差で境界を測量しなければならないこと、その多くの部分を市区町村職員が直営で行わなければならないことが地籍調査遂行上の大きな問題であると思われる。

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情報を使用した固定時間遅れスムーザは，以前報告しているが，信号の自己関数が縮退核表示されているために，一般的な信号の場合はフーリェ級数により関数近似するために，近似誤差による推定精度の劣化が生じる．このため，本論文では，信号の自己関数を半縮退核表示して一般的な確率信号の推定を行える後ろ向き固定時間遅れスムーザを設計している．

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Itabashi Hittakuri Map (IHM), an information provision system about crime situation through WebGIS was developed to raise citizens' awareness about crime and help their action against crime in their neighborhoods. The result of the analysis of the questionnaire shows that they determine their attitude on IHM comparing its contribution to self-defense, necessity of information disclosure, and bad effects of it. It's suggested that information provision by media other than internet is also required and that other measures to help citizens' action against crime are necessary as well as information provision.

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The variables in LISREL are classified by the following three criteria: (1) endogenous or exogenous, (2) observed or latent, (3) structural or error. Generally, LISREL is easier to use than the B & W model (Bentler & Weeks 1980), because the variables in the B & W model are defined from (1) only. But, in LISREL, the observed variables simultaneously affected by the endogenous and the exogenous latent variables can not be treated. So, in this study, a new expression of covariance structure is proposed. The expression explains the variables from the above three points of view, and includes the observed variables that are simultaneously affected by the endogenous and the exogenous latent variables. The practical application with this expression is shown by using standardized data of Japanese ITPA.

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構造分析は，構造方程式モデリング（SEM : structural equation modeling）とも呼ばれる統計解析技法である．近年，AMOS（SPSS社）など使いやすい優れたソフトウェアが利用できるようになってきたこともあり，社会・人文科学系では人気が高い．
最大の特徴は，因果関係のモデルを自由に作って，それを検証することができることである．このモデルには計測されたデータだけでなく，研究者が想定した（実際には直接測定することのできない）構成概念も含めることができる．社会・人文科学系の研究者にとって，構造分析を使う主眼はむしろ構成概念の分析にあり，構造分析は構成概念間の因果関係を調べる手法と言ったほうが現実的な使い方に合っている．
モデル構築が自由であるため，回帰分析や因子分析，分散分析といった多くの統計分析法は，構造分析の下位モデルとして位置づけることができる．つまり構造分析は単なる多変量解析のひとつとしてではなく，多くの統計手法を内包する大きな枠組みと考えることができる．
図1に，ユーザビリティ（使いやすさ）が高い商品ほど魅力があるとされていることから筆者が考えたモデルの例を示した．このような図をパス図という．パス図では，直接データとして数値的に得られるものを観測変数といい四角で囲んで表し，構成概念を表す変数を潜在変数といい楕円で表すことが慣例となっている．そして原因から結果へ向けて矢印を引く．図中のeは誤差，dは攪乱（潜在変数に関わる誤差）である．
重回帰分析でもパス図で変数間の関係を表すことがあるが，重回帰分析では潜在変数を扱うことができないため，観測変数間だけの表面的な検討となる．また，よく知られている多変量解析である因子分析は，観測変数（この例では5つ）からその背景にあると想定される因子をいくつか（この場合2つ）抽出するので，図2aのようなモデルを当初仮定している．因子間に引いた双方向矢印は因子間の相関である．因子分析の結果，関係が薄いとなった矢印を消すと，例えば図2bのようになったとする．図1と似ているが，潜在因子間が双方向矢印で結ばれていることからわかるように両者の因果関係は知ることができない．そして因子分析では，理論上この因子とこの因子には因果関係があるはずだと思っていても，それを反映した分析をおこなうことができない．
構造分析の基本的な考え方は，原因＋誤差＝結果という線形モデルである．もちろん原因は複数あっても差し支えない．その場合は，λ₁*原因1＋λ₂*原因2＋…＋誤差＝結果となる．λ₁やλ₂は重みである（パス図ではパス係数と呼ばれ，矢印に付与される）．結果の部分が潜在変数の場合の式を構造方程式，観測変数の場合を測定方程式という．構造分析の計算原理は，実際のデータの分散とに，構造方程式と測定方程式から算出した分散とがもっとも合うようにパラメータ（パス係数や各変数の分散等）を決定するというものである．計算方法として最小2乗法や最尤法等が使われているが，それについての解説はここでは省略する．
推定したパラメータを持つモデルがどの程度信頼できるか（モデルの分散，が実データの分散，とどの程度一致しているか）を調べることができる．信頼性を示す指標として種々の指標が提案されているが，一般的には，まずモデルと実データの分散，が等しいと帰無仮説を立ててχ²検定をおこなう．有意であれば，モデルは実データを適切に表現していないことになるので，そのモデルは問題があることになる．有意でなければ，モデルと実データは異なるとは言えないということになるので，一応，立てたモデルは正しいと考える．そして，次にいくつか提案されているGFI（goodness of fit index）やAGFI（adjusted goodness of fit index），RMSEA（root mean square error of approximation）などの適合度に関する指数の値を調べ，問題がなければモデルが適合していると判断する．
このように構造分析では，分析対象に関するモデルを立てて計算しχ²値や適合度指数を見て適否を判断するわけだが，実際にやってみると大抵は不適となる．そこで，研究者はモデルを立てては分析し直すというプロセスを繰り返すことになる．この努力の中で，新たな発見があり対象に対する見方が深まっていく．分析にあたっての苦労は多いが，これまでの統計手法にはない魅力を構造分析は持っており，今後も構造分析を用いた研究は増えていくと思われる．

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This paper designs the new fixed-point smoother, which estimates a stationary stochastic signal, based on the innovations theory by the covariance information of the signal and observation noise processes. Two kinds of observation noises are considered here, which are the stationary white noise and the stationary white plus stationary coloured noise. We design the sub-optimal fixed-point smoother for each noise. The new smoother has the two advantages: 1) The linear stationary stochastic signal can be estimated, with a simple initial-value system, directly by the curve-fitted functions of the covariance information, and by the observed values. So we do not have any trouble of finding an approximating state space model by the spectral factorization method, using covariance information. 2) The calculation of the algorithm for the fixed-point smoothing estimate is easy. The reason is that the covariance function of the stationary stochastic signal and coloured-noise processes are assumed to be semi-degenerate. Semi-degenerate kernels can express the general kind of covariance information in the form of finite sums of products of nonrandom functions.
The originality of this paper lies in the idea that we first derived the fixed-point smoother, which estimates a linear stationary stochastic signal, based on the innovations theory by the covariance information. In comparison with the fixed-point smoother for the stationary white noise case by the Wiener-Hopf integral equation approach using the information in nonstationary systems, the present fixed-point smoother in this paper for stationary systems also has the numerical merit that the given algorithms contain fewer number of differential equations than those by the Wiener-Hopf integral equation approach.
The effectiveness of the new fixed-point smoother was assured by some numerical examples.

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