高度な手法の落とし穴

久しぶりに大学に戻る。卒論の打ち合わせと，修士の学生たちの発表を聞くためだ。だが，AGFI が0.6とか0.7とかの SEM を用いたモデルが次々と発表されるのを聞いていると，いろいろ考えさせられる。どんな事情があるにせよ，生半可に「高度な手法」を使うことに，どんな意味があるのだろう・・・。

これは学生たちの責任というより，「高度な手法」を使えば「科学的」であるかのように思うステレオタイプに囚われた，大学という世界の問題だろう。ただし「高度な手法」自体には罪はない。それぞれ真っ当な要請を踏まえて開発されてきたのだから・・・。問題は，それを具体的な対象に適用する段になって，ペダンティズムが顔を出すことだ。

ペダンティズムの誘惑には誰しも屈しやすい。ぼく自身，他人のことを偉そうにはいえない。自分が指導する学生に，ここはもうちょっと「高度な手法」を使ったらどうか，などとつい口走ってしまう。それは論文を「見栄えよく」する戦略であるが，十分に理解しないで用いると，テクニカルな点で足をすくわれる危険がある。

回帰分析で決定係数が0.6～0.7でも問題はない（文句を言う人はいるだろうけど・・・）。だが，SEM の AGFI は，回帰係数における決定係数と意味が全く異なるはず。各手法には独自の発想があり，それに基づく作法がある。MBA とはいえ，「高度な手法」を使う以上それを理解しておく必要がある。さもなくば，もっと素朴な手法を積み上げていったほうが賢明だ。