発達心理学のための統計学―縦断データの分析(心理学のための統計学〈7〉) [全集叢書]

発達心理学のための統計学―縦断データの分析(心理学のための統計学〈7〉) の 商品概要

• 目次

  第1章　言語発達を理解する――縦断データとは何か
  　1.1　発達心理学における縦断データ――幼児の言語発達をどのように理解するか
  　1.2　他の形式のデータ――時系列データ・横断データ
  　1.3　縦断データの長所
  　1.4　縦断データの短所
  　1.5　本書の目的と構成
  　Quiz
  
  第2章　縦断データにおける欠測を知る――欠測メカニズム
  　2.1　データが欠測する理由
  　2.2　欠測メカニズム
  　2.3　古典的な欠測データの分析法
  　2.4　より良い欠測データの分析法
  　2.5　非ランダム欠測のときの分析
  　Quiz
  
  第3章　高齢者の結晶性知能の平均値を縦断的に比較する――構造方程式モデリングの基礎
  　3.1　高齢者の結晶性知能――平均値の変化
  　3.2　構造方程式モデリングの基礎
  　3.3　モデル選択
  　3.4　構造方程式モデリングと分散分析モデル
  　Quiz
  
  第4章　社会適応スキルの発達軌跡をモデリングする――潜在成長モデルの基礎
  　4.1　社会適応モデルの発達軌跡
  　4.2　潜在成長モデルの基礎
  　4.3　言語スキルデータの分析
  　4.4　補足
  　Quiz
  
  第5章　複雑な発達的変化を表現する――非線形の発達軌跡のための潜在成長モデル
  　5.1　2次の潜在成長モデル
  　5.2　区間線形の潜在成長モデル
  　Quiz
  
  第6章　読書量と語彙力の変化の関係をさぐる――条件付き潜在成長モデルと多変量潜在成長モデル
  　6.1　読書調査データ――読書量と語彙力の関係
  　6.2　変化の個人差の要因を調べる――条件付き潜在成長モデル
  　6.3　多変量縦断データの変化の相関関係を調べる――多変量潜在成長モデル
  　 Quiz
  
  第7章　脳機能と記憶能力の変化の因果関係に迫る――多変量自己回帰モデル
  　7.1　高齢者の脳データ――脳機能の低下と記憶能力の関係
  　7.2　自己回帰モデル
  　7.3　多変量自己回帰モデル
  　7.4　多変量自己回帰モデルの補足
  　Quiz
  
  付録
  索引
  

• 出版社からのコメント

  欠測データ分析や潜在成長モデルなど、縦断データ分析の基礎から応用までを、心理学の文脈で分かりやすく解説した２色刷のテキスト

• 著者について

  宇佐美　慧 (ウサミ サトシ)
  筑波大学大学院人間総合科学研究科准教授
  
  荘島　宏二郎 (ショウジマ コウジロウ)
  大学入試センター研究開発部准教授

発達心理学のための統計学―縦断データの分析(心理学のための統計学〈7〉) の商品スペック