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目次

第1章 特性論-確認的因子分析

  1.1 類型論と特性論

  1.2 パーソナリティ変数の扱い方

  1.3 ビッグファイブ

  1.4 因子分析とは

  1.5 因子分析を回帰分析としてとらえる

  1.6 統計モデルの考え方

  1.7 1因子の確認的因子分析

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第2章 性格の構造を把握する-適合度・自由度

  2.1 1因子2変数の確認的因子分析モデル

  2.2 1因子4変数の確認的因子分析モデル

  2.3 連立方程式と統計モデルの関係

  2.4 適合度

  2.5 2因子モデルとの比較

  2.6 残差の利用

  2.7 倹約的指標

  2.8 多因子の確認的因子分析

  2.9 標準化パス係数

第3章 知能の構造を探る-高次因子分析と復習

  3.1 知能と因子分析

  3.2 高次因子分析

  3.3 標準化推定値(復習)

  3.4 2次因子分析モデルの適合度(1次因子が4つの場合)

  3.5 識別の方法

  3.6 1次因子が3つの場合

  3.7 1次因子が2つの場合

  3.8 確認的因子分析と2次因子分析のまとめ

  3.9 ビッグファイブ5因子間の関係

第4章 測定道具の性能-信頼性と妥当性

  4.1 良い尺度とは

  4.2 信頼性とは

  4.3 信頼性=観測変数(測定値)どうしの相関係数

  4.4 各種の信頼性

  4.5 α係数

  4.6 ω係数

  4.7 実際の知能検査のα係数とω係数

  4.8 妥当性

  4.9 統合的な妥当性概念

第5章 抑うつを説明する-単回帰分析・重回帰分析・パス解析と標準誤差

  5.1 単回帰分析

  5.2 重回帰分析

  5.3 標準誤差の考え方

  5.4 標準誤差を用いた有意性検定とその具体例

  5.5 パス解析モデル(3変数:その1)

  5.6 パス解析モデル(3変数:その2)

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第6章 抑うつの規定要因を理解する-因子間のパス解析

  6.1 因子を用いる理由

  6.2 因子間の重回帰モデル

  6.3 適合度が求まる理由

  6.4 因子間のパス解析モデル

  6.5 調整変数としてのパーソナリティ-多母集団分析

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第7章 遺伝と環境-行動遺伝学・多母集団分析

  7.1 遺伝と環境の影響とは何か

  7.2 個人差の分解

  7.3 双生児データの使用

  7.4 遺伝・共有環境・非共有環境

  7.5 パーソナリティに対する相加的遺伝・共有環境・非共有環境の影響

  7.6 SEMによる単変量モデルの分析

  7.7 SEMによる単変量モデルの分析の具体例

  7.8 その他のモデル

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