資料詳細

目次

1.単回帰モデル

  1.1 Galton(1886)の親子の身長データ

  1.2 回帰直線

  1.3 生成量と予測分布

  1.4 分析結果

  1.5 確認問題

  1.6 実習課題

2.重回帰モデル

  2.1 直腸がんデータの分析

  2.2 重回帰モデル

  2.3 確認問題

  2.4 実習課題

3.偏回帰係数の解釈

  3.1 予測変数が多い場合の偏回帰係数の解釈の困難性

  3.2 直接効果・間接効果・総合効果

  3.3 予測変数が2つの場合のパタン分類

  3.4 正誤問題

  3.5 確認問題

  3.6 実習課題

4.ロジスティック回帰/メタ分析

  4.1 ロジスティック回帰(ベルヌイ分布)

  4.2 ロジスティック回帰(2項分布)

  4.3 メタ分析

  4.4 正誤問題

  4.5 確認問題

  4.6 実習課題

5.ポアソンモデル/対数線形モデル

  5.1 ポアソン分布

  5.2 ポアソン分布の推定

  5.3 2つのポアソン分布の比較

  5.4 ポアソン回帰

  5.5 対数線形モデル

  5.6 正誤問題

  5.7 確認問題

  5.8 実習課題

6.数種の分布による独立した1要因の推測

  6.1 対数正規分布

  6.2 対数正規分布による1要因実験

  6.3 ポアソン分布による1要因実験

  6.4 2項分布による1要因実験

  6.5 正規分布による1要因実験(変量モデル)

  6.6 正誤問題

  6.7 確認問題

  6.8 実習課題

7.共分散分析/傾向スコア

  7.1 介入研究と観察研究

  7.2 傾きが共通した共分散分析

  7.3 傾きが異なる共分散分析

  7.4 傾向スコア

  7.5 傾向スコアによる調整

  7.6 正誤問題

  7.7 確認問題

  7.8 実習課題

8.さらに進んだ実験計画

  8.1 対応のある1要因の推測

  8.2 ネストした1要因の推測

  8.3 対応ある2要因の推測

  8.4 混合した2要因の推測

  8.5 正誤問題

  8.6 確認問題

  8.7 実習課題

9.階層線形モデル

  9.1 切片と回帰係数に分布を仮定したモデル

  9.2 切片に分布を仮定したモデル

  9.3 切片と傾きに相関のあるモデル

  9.4 レベル2の変数があるモデル

  9.5 傾きが共通でレベル2の質的変数があるモデル

  9.6 正誤問題

  9.7 実習課題

10.間接質問法

  10.1 混合分布

  10.2 ランダム回答法

  10.3 Aggregated Response法

  10.4 アイテムカウント法

  10.5 実習課題

11.項目反応理論

  11.1 2値項目の項目特性曲線

  11.2 3値項目の段階反応モデル

  11.3 5値項目の段階反応モデル

  11.4 2値項目の3母数項目特性曲線

  11.5 確認問題

  11.6 実習課題

12.予測変数を直交化した重回帰分析

  12.1 基準変数の分散の分解

  12.2 ダミー変数による重回帰モデル

  12.3 直交表

  12.4 結果と解釈の指標

  12.5 確認問題

  12.6 実習課題

13.質的研究における飽和率・寡占度

  13.1 質的知見収集の特徴

  13.2 寡占度・飽和率・遭遇率

  13.3 非復元抽出によるランクの同時分布

  13.4 インタビュー調査の寡占度・飽和率・遭遇率

  13.5 正誤問題

  13.6 確認問題

  13.7 実習課題

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