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目次

基礎から学ぶマルチレベルモデル 入り組んだ文脈から新たな理論を創出するための統計手法

基礎から学ぶマルチレベルモデル 入り組んだ文脈から新たな理論を創出するための統計手法

  • Ita Kreft(著)/ Jan de Leeuw(著)/ 小野寺 孝義(編訳)/ 岩田 昇(訳)/ 菱村 豊(訳)/ 長谷川 孝治(訳)/ 村山 航(訳)
  • 第1章 入門
    • 1.1 導入
    • 1.2 例
    • 1.3 議論と定義の要約
    • 1.4 簡単な歴史
    • 1.5 文献紹介
    • 1.6 ソフトウェア
    • 1.7 要約
  • 第2章 文脈モデルの概観
    • 2.1 導入
    • 2.2 モデル
    • 2.3 データ
    • 2.4 変動の分解
    • 2.5 全体回帰(total regression):プールされた回帰(pooled regression)
    • 2.6 集計回帰(aggregate regression)
    • 2.7 文脈モデル(contextual model)
    • 2.8 クロンバックモデル(Cronbach model)
    • 2.9 共分散分析
    • 2.10 文脈モデルのMLn分析
    • 2.11 要約
  • 第3章 変動係数モデルとランダム係数モデル
    • 3.1 導入
    • 3.2 別々の回帰(Separate regressions)
    • 3.3 変動係数モデル、または「傾きを結果変数とする」アプローチ
    • 3.4 ランダム係数モデル
    • 3.5 線形モデルの仮定
    • 3.6 「傾きを結果変数とする」分析
    • 3.7 ランダム係数の結果
    • 3.8 代替法としてのANCOVA
    • 3.9 パラメータの数
    • 3.10 要約
  • 第4章 分析
    • 4.1 導入
    • 4.2 セッション1
    • 4.3 セッション2
    • 4.4 セッション3
    • 4.5 セッション4
    • 4.6 議論
  • 第5章 FAQ:よくある質問と答え
    • 5.1 導入
    • 5.2 中心化の効果
    • 5.3 モデル化された分散
    • 5.4 検出力
    • 5.5 ランダムにすべきか、すべきでないか
    • 5.6 推定テクニックとアルゴリズム
    • 5.7 多重共線性
  • 第6章 ソフトウェア
    • 6.1 MLwiN
    • 6.2 HLM
    • 6.3 SPSS混合モデル(Mixed)
    • 6.4 R
    • 6.5 aML
  • 参考文献
  • 索引

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