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。

平成最後の読書一生分プレゼントキャンペーン(~12/9)

【HB】丸善・ジュンク堂書店×hontoブックツリー ~陳浩基『世界を売った男』文庫化記念~ 日本と中華圏の本格ミステリの水脈 ポイント5倍キャンペーン(~12/5)

目次

  • 第1章 共分散構造分析前夜
    • 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
  • 第2章 速習共分散構造分析
    • 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
  • 第3章 さまざまなパス図の描画
    • 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
  • 第4章 上級者を目指して
    • 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
  • 第5章 平均共分散構造分析
    • 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
  • 第6章 多母集団同時分析
    • 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
  • 第7章 カテゴリカル変数の分析
    • 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
  • 第8章 テスト理論
    • 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
  • 第9章 検定力分析
    • 9.1 検定力分析とは
    • 9.2 χ2検定と検定力
    • 9.3 RMSEAとχ2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
  • 第10章 大規模調査のSEM
    • 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
  • 第11章 ブートストラップ法
    • 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
  • 第12章 SEMの下位モデルとしての成長曲線モデル
    • 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
  • 第13章 交互作用モデル
    • 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
  • 第14章 適合度指標
    • 14.1 共分散構造分析の適合度
    • 14.2 推定の尤度に基づくχ2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
  • 第15章 欠測値の取り扱い
    • 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
  • 第16章 推定法
    • 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
  • 第17章 3次積率を利用した単回帰分析
    • 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
  • 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
    • 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
  • 第19章 OpenMxを用いた共分散構造によるモデルの特定
    • 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
  • 第20章 応用研究紹介
  • 付録A Onyxを用いたモデルの作り方
    • A.1 Onyxについて
    • A.2 起動から終了まで