資料詳細

目次

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

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