| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
共分散構造分析 R編 |
| サブタイトル |
構造方程式モデリング |
| タイトルヨミ |
キョウブンサン コウゾウ ブンセキ Rヘン |
| サブタイトルヨミ |
コウゾウ ホウテイシキ モデリング |
| 人名 |
豊田 秀樹／編著
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| 人名ヨミ |
トヨダ ヒデキ |
| 出版者・発行者 |
東京図書
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| 出版者・発行者等ヨミ |
トウキョウ トショ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2014.4 |
| ページ数または枚数・巻数 |
14,289p |
| 大きさ |
21cm |
| 価格 |
￥３４００ |
| ISBN |
978-4-489-02180-0 |
| ISBN |
4-489-02180-0 |
| 注記 |
汚れあり（小口） |
| 分類記号 |
417
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| 件名 |
共分散構造分析
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| 内容紹介 |
共分散構造分析、あるいは構造方程式モデリングと呼ばれる数理統計的手法を、統計解析環境Rにおけるパッケージ「lavaan」と、その関連パッケージを用いて徹底的に使いこなすための解説書。 |
| 言語区分 |
zzz |
| タイトルコード |
1009811777815 |
| 目次 |
第1章 共分散構造分析前夜 |
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1.1 多変量データ／1.2 尺度水準／1.3 図による要約／1.4 データの代表値／1.5 分散・標準偏差・共分散／1.6 データの標準化・相関係数／1.7 探索的因子分析1／1.8 探索的因子分析2／1.9 探索的因子分析3／1.10 練習問題・付録 |
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第2章 速習共分散構造分析 |
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2.1 共分散構造分析とは／2.2 共分散構造分析の手順／2.3 モデルの表現1／2.4 モデルの表現2／2.5 母数の推定／2.6 モデルの評価／2.7 分析結果の解釈／2.8 有益な付加的分析／2.9 レポート作成例／2.10 練習問題 |
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第3章 さまざまなパス図の描画 |
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3.1 パス解析／3.2 関数semPaths()の引数／3.3 多変量回帰分析／3.4 MMICモデル,PLSモデル／3.5 2次因子分析モデル,階層因子分析モデル／3.6 1因子分析モデルによる信頼性係数の推定／3.7 多特性多方法行列のための加法モデル／3.8 構成概念間の因果モデル／3.9 練習問題 |
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第4章 上級者を目指して |
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4.1 データ診断(歪度・尖度)／4.2 関数lavaan()による表現／4.3 関数sem()の引数／4.4 モデルの詳細な情報(その1)／4.5 モデルの詳細な情報(その2)／4.6 モデルの詳細な情報(その3)／4.7 母数に関する制約／4.8 間接効果と総合効果／4.9 修正指標とワルド検定／4.10 練習問題 |
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第5章 平均共分散構造分析 |
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5.1 平均共分散構造分析とは／5.2 平均構造のあるパス解析／5.3 縦断データの因子分析1／5.4 縦断データの因子分析2／5.5 縦断データの因子分析3 |
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第6章 多母集団同時分析 |
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6.1 多母集団同時分析とは／6.2 等値制約／6.3 1因子モデルの分析例／6.4 2因子モデルの分析例／6.5 共分散行列からの分析 |
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第7章 カテゴリカル変数の分析 |
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7.1 カテゴリカル変数の分析／7.2 順序カテゴリカル変数の分析／7.3 分析の背景／7.4 通常の因子分析の適用／7.5 歪みのあるデータの分析 |
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第8章 テスト理論 |
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8.1 古典的テスト理論／8.2 古典的テスト理論と因子分析／8.3 信頼性係数の推定／8.4 モデル制約による信頼性の推定／8.5 項目反応モデルと因子分析 |
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第9章 検定力分析 |
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9.1 検定力分析とは／9.2 χ[2]検定と検定力／9.3 RMSEAとχ[2]分布の関係／9.4 検定力の求め方／9.5 標本数の決定法／9.6 検定力関数／9.7 ネストモデルの検定力分析／9.8 検定力分析の留意点 |
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第10章 大規模調査のSEM |
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10.1 さまざまな標本抽出法／10.2 標本抽出法とデータの独立性／10.3 関数lavaan.survey()による表現／10.4 多段抽出データの分析例 |
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第11章 ブートストラップ法 |
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11.1 ブートストラップ法とは／11.2 ブートストラップ法に用いられる関数／11.3 ブートストラップ法の具体例 |
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第12章 SEMの下位モデルとしての成長曲線モデル |
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12.1 成長曲線モデルとは／12.2 成長曲線モデルに用いる関数／12.3 成長曲線モデルの具体例 |
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第13章 交互作用モデル |
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13.1 交互作用とは／13.2 交互作用モデルに用いる関数／13.3 交互作用モデルの具体例 |
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第14章 適合度指標 |
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14.1 共分散構造分析の適合度／14.2 推定の尤度に基づくχ[2]検定／14.3 モデルの推定精度に基づく指標／14.4 非心度に基づく指標／14.5 独立モデルとの比較による指標／14.6 倹約度および情報量規準／14.7 モデルの比較 |
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第15章 欠測値の取り扱い |
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15.1 データの欠測とその対処／15.2 リストワイズ削除／15.3 完全情報最尤推定法／15.4 多重代入法／15.5 補助変数の利用 |
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第16章 推定法 |
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16.1 推定とは／16.2 主要な推定法のオプション／16.3 頑健性を考慮した補正 |
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第17章 3次積率を利用した単回帰分析 |
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17.1 SEMの下位モデルとしての単回帰モデル／17.2 単回帰における3次積率の利用／17.3 3次積率単回帰モデルの推定／17.4 分析の実際1／17.5 分析の実際2 |
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第18章 3次積率を利用したさまざまな2変数モデルの分析 |
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18.1 1因子共通変動モデル／18.2 2因子共通変動モデル／18.3 双方向モデル／18.4 因子+単回帰モデル／18.5 分析の実際 |
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第19章 OpenMxを用いた共分散構造によるモデルの特定 |
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19.1 モデル特定の3つの方法／19.2 直積モデル／19.3 PARAFACモデル／19.4 イプサティブ因子分析／19.5 多変量遺伝ACEモデル／19.6 グラフィカルモデリング |
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第20章 応用研究紹介 |
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付録A Onyxを用いたモデルの作り方 |
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A.1 Onyxについて／A.2 起動から終了まで |
