オープンMX

オープンMX
オープンMX
パラダイム	構造方程式モデリング
デザイン：	OpenMXチーム
開発者	OpenMx開発コアチーム
初登場	2010年
安定版リリース	2.19.8 [2] / 2021年9月24日 ( 2021-09-24 )
プレビューリリース	ベータ版 / 2017年7月19日 ( 2017-07-19 )
タイピングの規律	動的
OS	クロスプラットフォーム
ライセンス	Apacheライセンス、バージョン2.0
Webサイト	openmx.ssri.psu.edu
影響を受けた
	Mx、R
影響を受けた
	metaSEM ; simsem および semTools、Onyx、umx ヘルパーライブラリ

OpenMxは、拡張構造方程式モデリングのためのオープンソースプログラムです。Rのパッケージとして動作します。クロスプラットフォームで、Linux、Mac OS、Windowsで動作します。^[²^]

概要

OpenMxは、 SEMモデルの迅速かつ柔軟な実装と推定をサポートするR関数と最適化ライブラリで構成されています。モデルは、生データ（ FIMLモデリングを使用）または相関行列または共分散行列に基づいて推定できます。モデルは連続データと順序データの混合を扱うことができます。現在のバージョンはOpenMx 2 ^{[ 3 ]}で、 CRANで入手可能です。

パス分析、確証的因子分析、潜在成長モデル、媒介分析がすべて実装されています。複数グループモデルも容易に実装できます。モデルを実行するとモデルが返され、モデルを更新できます（パスの追加と削除、制約と等式の追加、パラメータに同じラベルを付与することで等式化）。革新的な点として、ラベルを他のパラメータのアドレスで構成できるため、アドレスによるパラメータの制約を簡単に実装できます。

RAMモデルは、標準化推定値と生の推定値に加え、様々な適合指標（AIC、RMSEA、TLI、CFIなど）を返します。信頼区間はロバストに推定されます。

このプログラムには、R の並列環境へのリンクを介して並列処理が組み込まれており、一般的に R プログラミング環境を活用します。

ユーザーは関数を追加してパッケージを拡張できます。これらの関数は、例えば修正インデックスの実装などに使用されています。

モデルは「パス」形式または「行列」形式で記述できます。パスモデルで考える場合、パスは mxPath() を用いて記述します。行列代数による記述の方が適しているモデルの場合は、R 環境の同様の関数拡張、例えば mxMatrix や mxAlgebra を用いて記述します。

以下のコードは、OpenMxでパス形式または行列形式を用いて、シンプルな確証的因子分析を実装する方法を示しています。モデルは以下のとおりです。

パスモデル仕様の例

以下は、5 つの指標を持つ 1 因子パスモデルを推定するための実装、実行、および概要を出力するコードです。

require ( OpenMx ) data ( demoOneFactor ) manifests <- names ( demoOneFactor ) latents <- c ( "G" )m1 <- mxModel ( "One Factor" 、type = "RAM" 、manifestVars = manifests 、latentVars = latents 、mxPath ( from = latents 、to = manifests )、mxPath ( from = manifests 、arrows = 2 )、mxPath ( from = latents 、arrows = 2 、free = FALSE 、values = 1.0 )、mxData ( cov ( demoOneFactor )、type = "cov" 、numObs = 500 ) ) summary ( mxRun ( m1 ))

マトリックス仕様の例

以下は、5 つの指標を持つ 1 因子パスモデルを推定するための実装、実行、および概要を出力するコードです。

ライブラリ( OpenMx )データ( demoOneFactor ) df = cov ( demoOneFactor )m1 <- mxModel ( "One Factor" 、mxMatrix ( "Full" 、nrow = 5 、ncol = 1 、values = 0.2 、free = TRUE 、name = "A" )、mxMatrix ( "Symm" 、nrow = 1 、ncol = 1 、values = 1.0 、free = FALSE 、name = "L" )、mxMatrix ( "Diag" 、nrow = 5 、ncol = 5 、values = 1.0 、free = TRUE 、name = "U" )、mxAlgebra ( A %*% L %*% t ( A ) + U 、name = "R" )、mxExpectationNormal ( covariance = "R" 、dimnames = names ( demoOneFactor ))、mxFitFunctionML ()、mxData ( df 、type = "cov" ) , numObs = 500 ) )サマリー( mxRun ( m1 ))

参考文献

^リリース 1.0 OpenMx 1 の発表、OpenMx 開発チーム、OpenMx の Web サイトから入手可能
^ S. Boker, M. Neale, H. Maes, M. Wilde, M. Spiegel, T. Brick, J. Spies, R. Estabrook, S. Kenny, T. Bates, P. Mehta, J. Fox. (2011). OpenMx: オープンソースの拡張構造方程式モデリングフレームワーク. Psychometrika , 76 , [1]
^ Neale, Michael C.; Hunter, Michael D.; Pritikin, Joshua N.; Zahery, Mahsa; Brick, Timothy R.; Kirkpatrick, Robert M.; Estabrook, Ryne; Bates, Timothy C.; Maes, Hermine H.; Boker, Steven M. (2015). 「OpenMX 2.0: 拡張構造方程式と統計モデリング」 Psychometrika . 81 ( 2): 535– 549. doi : 10.1007/s11336-014-9435-8 . ISSN 0033-3123 . PMC 4516707 . PMID 25622929 .

外部リンク

ホームページ

[1] リリース 1.0 OpenMx 1 の発表、OpenMx 開発チーム、OpenMx の Web サイトから入手可能

[2] S. Boker, M. Neale, H. Maes, M. Wilde, M. Spiegel, T. Brick, J. Spies, R. Estabrook, S. Kenny, T. Bates, P. Mehta, J. Fox. (2011). OpenMx: オープンソースの拡張構造方程式モデリングフレームワーク. Psychometrika , 76 , [1]

[NealeHunter2015-3] Neale, Michael C.; Hunter, Michael D.; Pritikin, Joshua N.; Zahery, Mahsa; Brick, Timothy R.; Kirkpatrick, Robert M.; Estabrook, Ryne; Bates, Timothy C.; Maes, Hermine H.; Boker, Steven M. (2015). 「OpenMX 2.0: 拡張構造方程式と統計モデリング」 Psychometrika . 81 ( 2): 535– 549. doi : 10.1007/s11336-014-9435-8 . ISSN 0033-3123 . PMC 4516707 . PMID 25622929 .

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