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資料の状態
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| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0017308743 | 一般図書 | 417/ｳｻ26/ | 2F自然 | 貸出中 |
× |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
縦断データ分析 |
| サブタイトル |
構造方程式モデリングによるアプローチ |
| タイトルヨミ |
ジュウダン データ ブンセキ |
| サブタイトルヨミ |
コウゾウ ホウテイシキ モデリング ニ ヨル アプローチ |
| 人名 |
宇佐美 慧／著
|
| 人名ヨミ |
ウサミ サトシ |
| 出版者・発行者 |
東京大学出版会
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
トウキョウ ダイガク シュッパンカイ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2026.6 |
| ページ数または枚数・巻数 |
5,499p |
| 大きさ |
21cm |
| 価格 |
￥６８００ |
| ISBN |
978-4-13-062933-1 |
| ISBN |
4-13-062933-1 |
| 注記 |
文献:p437〜473 |
| 分類記号 |
417
|
| 件名 |
共分散構造分析
|
| 内容紹介 |
複数の個人内変化をとらえる縦断研究の、仮説検証に有用な「構造方程式モデリング(SEM)」。SEMに基づく縦断データ分析について、利点や課題を整理し、基礎から研究に応じたモデル選択、欠測処理まで包括的に解説する。 |
| 著者紹介 |
愛知県名古屋市生まれ。東京大学大学院教育学研究科博士課程修了。同大学大学院教育学研究科准教授。博士(教育学)。日本心理学会国際賞奨励賞等受賞。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009812937899 |
| 目次 |
1章 縦断データ分析と構造方程式モデリング |
|
1.1 縦断データの形式／1.2 縦断研究数の推移／1.3 縦断研究の目的と利点,難点／1.4 構造方程式モデリングによる縦断データ分析のアプローチ／1.5 本書の目的と射程／1.6 本書の構成 |
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2章 構造方程式モデリング概説 |
|
2.1 構造方程式モデルの表現／2.2 下位モデルとその表現／2.3 平均構造・共分散構造／2.4 母数の推定と検定／2.5 モデル評価／2.6 構造方程式モデリングの利点と限界点 |
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3章 平均の変化の分析 |
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3.1 反復測定分散分析／3.2 縦断構造方程式モデリングの柔軟性-反復測定分散分析との比較／3.3 縦断構造方程式モデリングによる分析例／3.4 個人の軌跡のモデリングの意義 |
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4章 軌跡のモデリング1 |
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4.1 潜在成長モデルの考え方／4.2 潜在成長モデルの表現／4.3 潜在成長モデルの平均構造と共分散構造／4.4 線形の潜在成長モデルによる分析例／4.5 潜在成長モデルの補足／4.6 潜在成長モデルの拡張-条件付潜在成長モデルと多変数潜在成長モデル |
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5章 軌跡のモデリング2 |
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5.1 線形モデルに基づく方法／5.2 非線形モデルに基づく方法 |
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6章 軌跡のモデリング3 |
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6.1 はじめに／6.2 多群モデル／6.3 多重指標のモデル |
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7章 変数間の縦断的関係の分析1 |
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7.1 横断研究における関係性の推測／7.2 縦断研究の場合1-一方向の関係／7.3 縦断研究の場合2-相互関係／7.4 様々な水準の「関係」／7.5 縦断研究の場合3-個人内の相互関係の推測とランダム切片交差遅延パネルモデル／7.6 縦断研究の場合4-個人内の相互関係の推測に利用可能なその他のモデル／7.7 モデル選択と因果推論に向けて |
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8章 変数間の縦断的関係の分析2 |
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8.1 間接効果・媒介効果の分析／8.2 調整効果の分析／8.3 マルチレベル縦断データの分析／8.4 集中縦断データ分析のための動学的SEM／8.5 連続時間モデル |
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9章 順序カテゴリカルデータの分析 |
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9.1 はじめに-SEMにおける順序カテゴリカル変数の扱いと推定／9.2 順序カテゴリカルデータに対する重み付き最小二乗法の概要／9.3 分析例:順序カテゴリカルデータへの線形LGMのあてはめ／9.4 分析例:順序カテゴリカルデータへのRI-CLPMのあてはめ |
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10章 縦断データの分類 |
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10.1 はじめに／10.2 非階層クラスター分析／10.3 有限混合モデル／10.4 潜在成長混合モデル／10.5 決定木と構造方程式モデル木-外的な説明変数に基づく分類 |
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11章 縦断データの欠測 |
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11.1 欠測が生じる理由と脱落／11.2 欠測データメカニズム／11.3 欠測データの古典的な分析法とその問題点／11.4 完全情報最尤推定法／11.5 多重代入法／11.6 分析例:完全情報最尤推定法,多重代入法,リストワイズ法の比較／11.7 補足:補助変数の活用／11.8 MNARのときの分析 |
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