資料詳細

目次

第1章 はじめに

  1.1 本書の概要

  1.2 潜在成長曲線モデル-略史と概要

  1.3 モデルの仕様と母数の解釈

  1.4 時間のスケーリング

  1.5 測定の時点が異なる場合

  1.6 前提条件

  1.7 母数推定と欠損データ

  1.8 モデルの評価と選択

  1.9 検出力

第2章 現実データへの応用

  2.1 データ

  2.2 ソフトウェア

  2.3 モデルへの適合

  2.4 モデル0:ヌルモデル

  2.5 モデル1:ランダム切片モデル

  2.6 モデル2:固定切片,固定傾きモデル

  2.7 モデル3:ランダム切片,固定傾きモデル

  2.8 モデル4:ランダム切片,ランダム傾きモデル

  2.9 モデル5:複数グループの解析

第3章 特別なモデルの拡張

  3.1 成長混合モデル

  3.2 区分的な成長モデル

  3.3 複数の指標を用いた潜在変数の変化のモデル化

  3.4 構造化された潜在曲線

  3.5 自己回帰潜在軌跡モデル

  3.6 カテゴリカルまたは順序尺度のアウトカム変数の扱い

  3.7 変化のパターンの間の因果関係のモデル化

  3.8 まとめ

第4章 マルチレベルモデルとの関係

  4.1 反復測定データのためのMLM

  4.2 モデルの仕様

  4.3 母数の推定

  4.4 モデルの評価

  4.5 MLMとLGMの重なる領域

  4.6 MLMとLGMの異なる領域

  4.7 ソフトウェア

第5章 まとめ

付録

  A.1 プロットと診断:潜在成長曲線モデルにおける交互作用

  A.2 個々の軌跡を示す

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