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【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

  • 第1章 言語発達を理解する−縦断データとは何か
    • 1.1 発達心理学における縦断データ−幼児の言語発達をどのように理解するか
    • 1.2 他の形式のデータ−時系列データ・横断データ
    • 1.3 縦断データの長所
    • 1.4 縦断データの短所
    • 1.5 本書の目的と構成
    • Quiz
  • 第2章 縦断データにおける欠測を知る−欠測メカニズム
    • 2.1 データが欠測する理由
    • 2.2 欠測メカニズム
    • 2.3 古典的な欠測データの分析法
    • 2.4 より良い欠測データの分析法
    • 2.5 非ランダム欠測のときの分析
    • Quiz
  • 第3章 高齢者の結晶性知能の平均値を縦断的に比較する−構造方程式モデリングの基礎
    • 3.1 高齢者の結晶性知能−平均値の変化
    • 3.2 構造方程式モデリングの基礎
    • 3.3 モデル選択
    • 3.4 構造方程式モデリングと分散分析モデル
    • Quiz
  • 第4章 社会適応スキルの発達軌跡をモデリングする−潜在成長モデルの基礎
    • 4.1 社会適応スキルの発達軌跡
    • 4.2 潜在成長モデルの基礎
    • 4.3 言語スキルデータの分析
    • 4.4 補足
    • Quiz
  • 第5章 複雑な発達的変化をモデリングする−非線形の発達軌跡のための潜在成長モデル
    • 5.1 2次の潜在成長モデル
    • 5.2 区間線形の潜在成長モデル
    • Quiz
  • 第6章 読書量と語彙力の変化の関係をさぐる−条件付き潜在成長モデルと多変量潜在成長モデル
    • 6.1 読書調査データ−読書量と語彙力の関係
    • 6.2 変化の個人差の要因を調べる−条件付き潜在成長モデル
    • 6.3 多変量縦断データの変化の相関関係を調べる−多変量潜在成長モデル
    • Quiz
  • 第7章 脳機能と記憶能力の変化の因果関係に迫る−多変量自己回帰モデル
    • 7.1 高齢者の脳データ−脳機能の低下と記憶能力の関係
    • 7.2 自己回帰モデル
    • 7.3 多変量自己回帰モデル
    • 7.4 多変量自己回帰モデルの補足
    • Quiz