| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
多変量データ解析法 |
| サブタイトル |
心理・教育・社会系のための入門 |
| タイトルヨミ |
タヘンリョウ データ カイセキホウ |
| サブタイトルヨミ |
シンリ キョウイク シャカイケイ ノ タメ ノ ニュウモン |
| 人名 |
足立 浩平／著
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| 人名ヨミ |
アダチ コウヘイ |
| 出版者・発行者 |
ナカニシヤ出版
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| 出版者・発行者等ヨミ |
ナカニシヤ シュッパン |
| 出版地・発行地 |
京都 |
| 出版・発行年月 |
2006.7 |
| ページ数または枚数・巻数 |
6,165p |
| 大きさ |
26cm |
| 価格 |
￥２６００ |
| ISBN |
4-7795-0057-5 |
| 注記 |
文献:p163〜165 |
| 分類記号 |
417
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| 件名 |
多変量解析
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| 内容紹介 |
行動科学や社会科学などを専攻する文科系の学部生を対象とした、多変量データ解析の入門書。初学者でも理解できるように、数式の使用を最低限にとどめ、原理のエッセンスを平易に解説する。 |
| 言語区分 |
jpn |
| タイトルコード |
1009810878258 |
| 目次 |
1 多変量解析のための基本統計法 |
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1.1.多変量データ行列／1.2.共分散と分散と標準偏差／1.3.共分散と相関係数／1.4.共分散の2つの定義／1.5.平均偏差得点／1.6.標準得点／1.7.回帰分析／1.8.多変量解析法の分類 |
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2 クラスター分析 |
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2.1.距離／2.2.階層的クラスター分析の原理／2.3.デンドログラムの利用／2.4.階層的クラスター分析の諸方法／2.5.個体の分類と変数の分類／2.6.変数の標準化／2.7.K平均法による非階層的クラスター分析／2.8.K平均法の計算原理 |
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3 主成分分析(その1) |
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3.1.主成分分析に関する注意点／3.2.主軸／3.3.主軸の座標値としての主成分得点／3.4.鏡に映された像としての主成分得点／3.5.総分散と累積寄与率／3.6.変数の標準化／3.7.多次元データの主成分分析／3.8.重みつき合計としての主成分得点 |
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4 重回帰分析(その1) |
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4.1.重回帰分析の予測式／4.2.重回帰モデルとパス図／4.3.係数と切片の解法／4.4.分析結果の誤差の大きさ／4.5.予測値と誤差の関係／4.6.分散説明率と重相関係数／4.7.非標準解と標準解／4.8.データが満たすべき条件 |
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5 重回帰分析(その2) |
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5.1.相関係数と回帰係数と偏回帰係数／5.2.偏回帰係数の意味／5.3.他の説明変数の影響の除去と誤差／5.4.偏相関係数／5.5.抑制変数／5.6.重相関係数の検定と偏回帰係数の区間推定／5.7.多重共線性の問題／5.8.平均偏差得点の重回帰分析 |
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6 パス解析(その1) |
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6.1.重回帰分析からパス解析へ／6.2.従属変数の誤差と説明変数間の相関／6.3.構造方程式モデル／6.4.モデルの適切さの検討／6.5.非標準解と標準解／6.6.誤差の分散と分散説明率／6.7.パス係数と相関／6.8.直接効果と間接効果と総合効果 |
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7 パス解析(その2) |
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7.1.標本共分散行列と共分散構造／7.2.標本共分散と共分散構造の相違の最小化／7.3.標本共分散と解を代入した共分散構造／7.4.他のモデルの例／7.5.飽和モデルと独立モデル／7.6.モデル間比較に使える適合度指標／7.7.飽和モデルとしての重回帰モデル／7.8.同値モデル |
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8 確認的因子分析(その1) |
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8.1.2因子モデルの例／8.2.非標準解・標準解とモデルの適合度／8.3.共通性と独自性／8.4.因子負荷量と因子間相関／8.5.因子で変数を説明する回帰モデル／8.6.因子分析の推定対象／8.7.測定方程式モデル／8.8.変数群どうしの相関 |
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9 確認的因子分析(その2)と構造方程式モデリング(その1) |
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9.1.共分散構造に基づく計算／9.2.他の因子モデルの例／9.3.モデルの識別性／9.4.識別性とパラメータの制約／9.5.不適解／9.6.潜在変数の構造方程式モデリング／9.7.従属変数である因子の分散／9.8.共分散構造分析の体系 |
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10 構造方程式モデリング(その2) |
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10.1.潜在変数の構造方程式と測定方程式／10.2.測定・構造方程式モデル／10.3.計算手順／10.4.モデル間比較／10.5.誤差の分散と分散説明率／10.6.パス係数と相関／10.7.直接効果と間接効果と総合効果／10.8.識別性と不適解と同値モデル |
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11 探索的因子分析(その1) |
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11.1.探索的因子分析とは／11.2.モデルとその識別性／11.3.斜交解／11.4.重回帰モデルと共通性・独自性／11.5.直交解／11.6.分析のプロセス／11.7.古い方法から新しい方法へ／11.8.相関関係からみた因子分析 |
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12 探索的因子分析(その2)と主成分分析(その2) |
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12.1.因子数の選定／12.2.因子軸の回転／12.3.単純構造を目指した回転／12.4.因子得点／12.5.主成分分析の2つの表現／12.6.主成分を因子に似せる／12.7.相関行列の主成分の標準化／12.8.因子分析的な主成分分析の利用 |
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13 数量化分析 |
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13.1.等質性分析による数量化／13.2.等質性分析の原理／13.3.解の包含関係／13.4.次元数選定の困難／13.5.対応分析による数量化／13.6.対応分析の原理／13.7.累積寄与率／13.8.行・列主成分解と対称解 |
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14 多次元尺度法 |
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14.1.距離的データから地図を描く／14.2.多次元尺度法の原理／14.3.データの尺度水準と変換／14.4.解の次元数／14.5.多次元展開法／14.6.重みつき距離に基づく多次元尺度法／14.7.重みつき距離の式による表現／14.8.個人差多次元尺度法の適用例 |
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15 判別分析 |
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15.1.多変量正規分布／15.2.群判別の原理／15.3.共分散が等しい2群の判別／15.4.判別分析の2ステップ／15.5.線形判別分析の適用例／15.6.誤判別率と交差検証法／15.7.正準判別分析／15.8.群間相違の探索 |
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付録 数値例に使ったソフトウェア操作の概略 |
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A.1.Excelによる基本統計量の算出／A.2.AMOSの操作の概略／A.3.SPSSの操作の概略 |
