サイト内検索

詳細検索

ヘルプ

セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

送料無料 日付更新(2017年7月)

【HB】丸善丸の内本店×hontoブックツリー こんな気分に浸りたい!秋と寂しさを楽しむ60冊(~11/1)

目次

縦断データの分析 1 変化についてのマルチレベルモデリング

縦断データの分析 1 変化についてのマルチレベルモデリング

  • JUDITH D.SINGER(著)/ JOHN B.WILLETT(著)/ 菅原 ますみ(監訳)/ 松本 聡子(ほか訳)
  • 1章 時間による変化を検討する際の枠組み
    • 1.1 時間による変化を研究すべきとき
    • 1.2 変化に関する2つの質問の違い
    • 1.3 変化に関する研究の3つの重要な特徴
  • 2章 時間についての縦断データの探索
    • 2.1 縦断データセットをつくる
    • 2.2 個人の時間による変化の記述的分析
    • 2.3 変化の個人差を探る
    • 2.4 最小二乗法によって推定された変化率の精度と信頼性を改善する:研究デザインへの教訓
  • 3章 変化についてのマルチレベルモデルの紹介
    • 3.1 変化についてのマルチレベルモデルの目的は何か
    • 3.2 個人の変化についてのレベル1サブモデル
    • 3.3 変化の個人差についてのレベル2サブモデル
    • 3.4 変化についてのマルチレベルモデルをデータにあてはめる
    • 3.5 推定された固定効果の検討
    • 3.6 推定された分散成分の検討
  • 4章 変化についてのマルチレベルモデルでのデータ分析
    • 4.1 例:青年期のアルコール摂取量の変化
    • 4.2 変化についてのマルチレベルモデルの合成的な定式化
    • 4.3 推定法(再考)
    • 4.4 最初のステップ:変化についての2つの無条件マルチレベルモデルのあてはめ
    • 4.5 モデル構築のための実践的データ分析
    • 4.6 乖離度統計量を用いたモデルの比較
    • 4.7 固定効果に関する複合仮説のワルド統計量を用いた検定
    • 4.8 モデルの仮定の許容度の評価
    • 4.9 個人の成長パラメータのモデルに基づく(経験ベイズ)推定値
  • 5章 時間的な変数TIMEをより柔軟に扱う
    • 5.1 間隔が一定ではない測定時点
    • 5.2 測定時点の数が異なる場合
    • 5.3 時変の予測変数
    • 5.4 TIMEの効果の再中心化
  • 6章 非連続あるいは非線形の変化のモデリング
    • 6.1 非連続な個人の変化
    • 6.2 個人の非線形の変化を変換によってモデリングする
    • 6.3 時間の多項式関数を用いて個人の変化を表す
    • 6.4 真に非線形な軌跡
  • 7章 マルチレベルモデルの誤差共分散構造を検討する
    • 7.1 変化についてのマルチレベルモデルの「標準的な」定式化
    • 7.2 誤差共分散行列の仮定を理解するために合成モデルを使う
    • 7.3 誤差共分散構造の別の仮定の仕方
  • 8章 共分散構造分析を用いて変化のモデリングを行う
    • 8.1 一般的な共分散構造モデル
    • 8.2 潜在成長モデリングの基礎
    • 8.3 変数横断的な変化の分析
    • 8.4 潜在成長モデリングの拡張