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目次

研究論文を読み解くための多変量解析入門 基礎篇 重回帰分析からメタ分析まで

研究論文を読み解くための多変量解析入門 基礎篇 重回帰分析からメタ分析まで

  • L.G.グリム(編)/ P.R.ヤーノルド(編)/ 小杉 考司(監訳)
  • 第1章 多変量解析へのいざない
    • 1 本書の目的
    • 2 本章の目的
    • 3 多変量解析とは何か
    • 4 測定尺度
    • 5 本書の章
    • 6 終わりに
  • 第2章 重回帰分析と相関分析
    • 1 予測に応用する
    • 2 理論的な説明
    • 3 一般的な方法論的問題と仮定
    • 4 全体的結論
  • 第3章 パス解析
    • 1 概観
    • 2 統計的概念
    • 3 仮定と問題点
    • 4 結論としてのコメント
  • 第4章 主成分分析と探索的・検証的因子分析
    • 1 主成分分析(PCA)
    • 2 探索的因子分析(EFA)
    • 3 検証的因子分析(CFA)
    • 4 結論
  • 第5章 多次元尺度構成法
    • 1 多次元尺度法の種類
    • 2 本章の目的と概略
    • 3 非計量MDSに必要なデータ
    • 4 非計量MDSから得られる結果の特徴
    • 5 選択されたMDS布置を解釈するために使われる統計的な手法
    • 6 MDSの仮定が破られてないか検証する
    • 7 MDSの結果の解釈例
    • 8 結論
  • 第6章 クロス集計されたデータの分析
    • 1 未来をモニタリングする−モニタリング・フューチャー研究−
    • 2 オッズとは何か?
    • 3 その差は現実のものか?
    • 4 サブグループ間で関係が異なるだろうか?
    • 5 4つ以上の変数に対する分析
    • 6 2つ以上のカテゴリーを含む変数のための分析の拡張
  • 第7章 ロジスティック回帰分析
    • 1 ロジスティック回帰モデル
    • 2 研究例
    • 3 反復多変量ロジスティック回帰
    • 4 まとめ
  • 第8章 多変量分散分析
    • 1 仮説的なMANOVAデザイン
    • 2 予備的な統計概念
    • 3 MANOVAの基本
    • 4 MANOVAの仮定
    • 5 MANOVAの手続き
    • 6 有意な多変量効果が出たときの事後分析
    • 7 MANCOVA,反復測定MANOVA,および検定力分析
    • 8 結論
  • 第9章 判別分析
    • 1 記述的判別分析
    • 2 予測的判別分析
    • 3 要約
  • 第10章 メタ分析を理解する
    • 1 メタ分析とは何か
    • 2 メタ分析のおもな手順
    • 3 方法
    • 4 結果
    • 5 仮想例での考察
    • 6 本章の要約