すると同時に, アンケートデータより得られたパスの強さを表現する．妥当性の検証には, モ デル適合度, パス係数およびパスの有意確率を算出する．その上で, 本研究で使用する
3
因 子のモデルが, Herzbergの2
因子の理論と比較し飲食チェーンの非正規従業員の実態により 適合しているかを確認する．図 14 店舗運営モデル
モデル適合度
使用したモデルの構成概念や因子構造が実データをどの程度説明しているのかをモデル 適合度により評価する．本研究で使用する店舗運営モデルは, 探索的因子分析によって
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の項目（構成要素）を構造化し, 解釈を加えて設計した．アンケート調査のデータから, 因子 の構成要素や因子間のパスの経路に対する妥当性を判断する．適合度指標は観測変数の数, パスの数, 標本数などによって異なる影響を示すため, GFI, AGFI, CFI, RMSEA, AICの5
指 標を用いる（適合度指標の説明はAppendix 1
表 34 p.111）．まず, GFI, AGFI は, データに対するモデルの説明力の程度を示す指標であり, データの 説明できない部分（残差）を測定する指標である．すなわち, 構成要素と因子の関係において, また, 因子同士の関係において説明しきれない部分が残差となるため, モデル全体における 残差の総量が抑えられていれば, 因子構造に妥当性があると解釈できる．なお, 共分散構造 分析は全体の残差を小さくするように最適化したモデルを抽出する手法のため, パスが増える
と
GFI
が高まる可能性がある．そこで, パスの増加に沿ってGFI
の数値を調整し, モデルの過 大評価を防ぐための指標がAGFI
である．この2
つの指標から, 当モデルにおいて, 構成要 素を3
因子に分類した因子構造の妥当性および, 労働条件, 職場関係, やりがいの3
因子 が働くモチベーションへ影響を与えるという関係を確認できる．次に, CFI および
RMSEA
は, 観測変数間の関係がない独立モデルとの比較により, モデ ルのパスの強さ（因子負荷量）を確認する指標である．本モデルにおいては, 3因子と働くモチ ベーション, もしくは因子同士のパスの強さについて妥当性を確認できる．なお, RMSEAは標 本サイズが小さくなると評価が高くなる傾向があるため, 標本サイズにより上下どちらにも変化 するCFI
と併せて使用するのが通例である．この2
つの指標から, 当モデルにおいて, 3因子 から働くモチベーションに対するパスの強さの妥当性を確認できる．最後に, AICは, 相対的基準（数値が低いほうをより良いモデルとする）として, モデル同士 の比較を行うための指標である．共分散構造分析においては, 適合度基準を満たすモデル が複数存在する可能性があるため, この基準を使ってより妥当性の高いモデルを選択する．
本研究で採用した
3
つの要因のモデルと, Herzbergが提唱した2
つの要因に基づくモデルの 妥当性について比較する．この検討は仮説に対する直接的な検証ではないため, 第6
章の 考察で述べる．多母集団同時分析
多母集団同時分析を行い, 複数の母集団に関する推定を同時に実施する．これにより, 集 団間の比較が統計的に検証できる(朝野・鈴木・小島, 2005)．本分析では, 勤続期間ごとに
5
つのグループに分け, 上述のモデルに対して多母集団同時分析を行うことで, 5 つの母集団 を使ったモデル全体としての適合度および, 母集団の違いによるパス係数に有意な違いがあ るかをパスごとの検定統計量から確認する．この分析によって, 隣り合う勤続期間の要因と働く モチベーションの間のパス係数に有意な違いがあれば, 2つの勤続期間の間に経時変化があ ると解釈する．このように, 期間の異なる母集団における多母集団同時分析により, 経時変化の解釈を行 う手法は先行研究にも例がある．例えば, 王・大浦 (2010)は, 中国人留学生の学習意欲につ いて, 日本語学校学生, 大学一年生および大学四年生のグループに分け, 留学生の滞在期 間による心理的変化を説明している．池内 (2018)は, モノを捨てられない「溜め込み」に関す る研究の中で, 20代から
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代の世代別の比較から, 心理的要因の変化の有無を示している．分析結果
本章では, 仮説検証の結果を述べる．第