資料詳細

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

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

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

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 χ[2]検定と検定力

  9.3 RMSEAとχ[2]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χ[2]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

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