縦断データ分析－構造方程式モデリングによるアプローチ [単行本]

縦断データ分析－構造方程式モデリングによるアプローチ の 商品概要

• 目次

  １章　縦断データ分析の意義と構造方程式モデリング
  縦断データの形式／縦断研究数の推移／縦断研究の目的と利点，難点／構造方程式モデリングによる縦断データ分析のアプローチ／本書の目的と射程／本書の構成
  ２章　構造方程式モデリング概説
  構造方程式モデルの表現／下位モデルとその表現／平均構造・共分散構造／母数の推定と検定／モデル評価／構造方程式モデリングの利点と注意点
  ３章　平均の変化の分析――構造方程式モデリングによるアプローチ
  反復測定分散分析／縦断構造方程式モデリングの柔軟性――反復測定分散分析との比較／縦断構造方程式モデリングによる分析例／個人の軌跡のモデリングの意義
  ４章　軌跡のモデリング１――線形の潜在成長モデル
  潜在成長モデルの考え方／潜在成長モデルの表現／潜在成長モデルの平均構造と共分散構造／線形の潜在成長モデルによる分析例／潜在成長モデルの補足／拡張――条件付き潜在成長モデルと多変数潜在成長モデル
  ５章　軌跡のモデリング２――非線形の潜在成長モデル
  線形モデルに基づく方法／非線形モデルに基づく方法
  ６章　変化の軌跡のモデリング３――多群・多重指標の潜在成長モデル
  多群モデル／多重指標のモデル
  ７章　変数間の縦断的関係の分析１――交差遅延パネルモデル群とモデル選択
  横断研究における関係性の推測／縦断研究の場合１――一方向の関係／縦断研究の場合２――相互関係／様々な水準の「関係」／縦断研究の場合３――個人内の相互関係の推測とランダム切片交差遅延パネルモデル／縦断研究の場合４――個人内の相互関係の推測に利用可能なその他のモデル／モデル選択と因果推論に向けて
  ８章　変数間の縦断的関係の分析２――媒介・調整分析とマルチレベルモデル・連続時間モデル
  間接効果・媒介効果の分析／調整効果の分析／マルチレベル縦断データの分析／集中縦断データ分析のための動学的SEM／連続時間モデル
  ９章　順序カテゴリカルデータの分析
  SEMにおける順序カテゴリカル変数の扱いと推定／順序カテゴリカルデータに対する重み付き最小二乗法の概要／分析例：順序カテゴリカルデータへの線形LGM のあてはめ／分析例：順序カテゴリカルデータへのRI-CLPM のあてはめ
  10章　縦断データの分類
  非階層クラスタ分析／有限混合モデル／潜在成長混合モデル／決定木と構造方程式モデル木――外的な説明変数に基づく分類
  11章　縦断データの欠測
  欠測が生じる理由と脱落／欠測データメカニズム／欠測データの古典的な処理法とその問題点／完全情報最尤推定法／多重代入法／分析例：完全情報最尤推定法，多重代入法，リストワイズ法の比較／補足：補助変数の活用／MNAR のときの分析
  補遺――線形代数と確率変数

• 内容紹介

  複数の個人内変化をとらえる縦断研究は年々増加しているが、その仮説検証に有用なのが構造方程式モデリング（SEM)である。SEMに基づく縦断データ分析について、利点や課題を整理し、基礎から研究に応じたモデル選択、欠測処理まで包括的に解説する。

• 著者について

  宇佐美　慧 (ウサミ　サトシ)
  東京大学大学院教育学研究科准教授
  1984年生まれ。2012年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了。博士（教育学）。筑波大学人間系心理学域准教授、東京大学高大接続研究開発センター追跡調査部門准教授などを経て2021年より現職。東京大学卓越研究員。2011年日本教育心理学会城戸奨励賞、2017年日本心理学会国際賞奨励賞。著書は『発達心理学のための統計学――縦断データの分析』（共著、誠信書房、2015年）ほか。

縦断データ分析－構造方程式モデリングによるアプローチ の商品スペック