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目次

  • 第1章 速習・因子分析
    • 1.1 構成概念
    • 1.2 1因子モデル
    • 1.3 因子分析モデル
    • 1.4 因子分析の関数
    • 1.5 実践例
    • 1.6 適用上の注意点
    • 1.7 付録
  • 第2章 1因子解と項目分析
    • 2.1 因子分析を用いた尺度構成
    • 2.2 実践例
    • 2.3 付録
  • 第3章 質的因子分析
    • 3.1 質的因子分析が必要となる状況
    • 3.2 4種類の相関係数を利用したアプローチ
    • 3.3 質的因子分析の実行と解釈
    • 3.4 より高度な質的因子分析の方法
    • 3.5 付録
  • 第4章 因子数の決定
    • 4.1 適用データ
    • 4.2 記述統計に基づく因子数の推定
    • 4.3 適合度指標を利用した因子数の決定
    • 4.4 まとめ
    • 4.5 付録
  • 第5章 因子負荷の推定
    • 5.1 最尤推定法
    • 5.2 最小2乗法
    • 5.3 ベイズ的推定法
    • 5.4 付録
  • 第6章 回転
    • 6.1 回転とは
    • 6.2 因子分析モデルにおける回転
    • 6.3 構造と性質
    • 6.4 回転基準
    • 6.5 実践例
    • 6.6 付録
  • 第7章 因子スコアの推定
    • 7.1 因子スコアの不定性
    • 7.2 因子スコアの推定法
    • 7.3 実践例
    • 7.4 芝の16の方法
    • 7.5 付録
  • 第8章 分析結果の診断
    • 8.1 診断とは
    • 8.2 生データ行列についての記述
    • 8.3 因子抽出の適切性
    • 8.4 推定結果の観察
    • 8.5 付録
  • 第9章 確認的因子分析
    • 9.1 探索的因子分析と確認的因子分析
    • 9.2 モデルの全体評価
    • 9.3 モデルの部分的評価
    • 9.4 実践例
    • 9.5 まとめ
    • 9.6 付録
  • 付章A 統計学初歩
    • A.1 多変量データ
    • A.2 図による要約
    • A.3 平均
    • A.4 分散・SD
    • A.5 標準化
    • A.6 相関係数
    • A.7 確率変数
    • A.8 確率変数の期待値・分散
    • A.9 周辺化
    • A.10 付録
  • 付章B 線形代数
    • B.1 行列
    • B.2 行列・ベクトル・スカラーの演算
    • B.3 トレース,内積・ノルム,直交行列,行列式
    • B.4 逆行列,平方根行列
    • B.5 ベクトル空間
    • B.6 クロネッカー積,ベック作用素とアダマール積
    • B.7 固有値と固有ベクトル
    • B.8 特異値分解・スペクトル分解
    • B.9 2次形式
    • B.10 行列の微分
    • B.11 統計学に使われる行列
  • 付章C Rのfa関数ヘルプの日本語訳
    • C.1 fa関数