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内容紹介
共分散構造分析を具体的な場面に適用するために役立つさまざまなテクニック・決め技を伝授する〔内容〕因子分析/一対比較法/コンジョイント分析/遺伝的アルゴリズム/ブートストラップ法/双方向モデル/行動遺伝/回帰/プログラム/他
編集部から
目次
1 探索的因子分析
1.1 SEMで探索的因子分析を実行する意義
1.2 SEMによる探索的因子分析
1.3 適用例―ものを大切にする心についての分析
1.4 考察
1.5 結論
2 2母集団の因子分析
2.1 多母集団解析
2.2 制約の入れ方
2.3 適用例―他者評価と自信のなさの関係―
2.4 結論
3 シェッフェの一対比較法
3.1 一対比較法とは
3.2 一対比較法と共分散構造分析
3.3 シェッフェの原法
3.4 共分散構造分析による表現
3.5 適用例1―チョコレートのネーミングテスト―
3.6 適用例2―大人用紙おむつのネーミングテスト―
3.7 結論
4 ポジショニング分析
4.1 SDデー夕の解析
4.2 探索的ポジショニング分析のモデル
4.3 探索的ポジショニング分析を行う前に
4.4 適用例―都市のイメージ調査―
4.5 最後に
5 コンジョイント分析
5.1 マーケティングにおけるコンジョイント分析
5.2 コンジョイント分析の手順
5.3 適用例―レンタルビデオ店の魅力要因―
5.4 結論
6 潜在クラスのコンジョイント分析
6.1 ベネフィット・セグメンテーション
6.2 適用例―バニラアイスの製品設計―
6.3 分析モデル
6.4 結果と考察
6.5 結論
6.6 あとがき
7 2値データのコンジョイント分析
7.1 どのようにして未使用の項目の統計的性質を知りうるか
7.2 項目容易度(困難度)の構造化
7.3 未使用項目の母数の構成
7.4 適用例―安彦に責任が生じるときを明らかにせよ―
7.5 まとめ
8 一般化可能性理論
8.1 一般化可能性理論
8.2 SEMによる分散成分の推定
8.3 適用例―フィギュアスケート採点の信頼性―
8.4 結論
9 多変量一般化可能性理論
9.1 多変量一般化可能性理論
9.2 多変量一般化可能性係数
9.3 SEMによるモデルの再表現
9.4 適用例―3科目から構成されるテスト―
9.5 結論
10 拡張された信頼性係数
10.1 テストの信頼性
10.2 SEMによる信頼性係数の推定
10.3 適用例―RSEの信頼性係数の推定―
10.4 SEMによる信頼性係数推定の利点
11 遺伝的アルゴリズム
11.1 SEMこおけるモデル探索の意義
11.2 遺伝的アルゴリズムとは
11.3 遺伝的アルゴリズムによるモデル探索
11.4 適用例―GAによるモデル探索の精度の検証―
11・5 GAの可能性
12 ブートストラップ法
12.1 推定値の精度と標本数
12.2 ブートストラップ法の手順
12.3 Amosによるブートストラップの例
12.4 結果
12.5 結論
13 双方向因果モデル
13.1 地下水位観測データ
13.2 回帰モデル
13.3 共分散構造モデル
13.4 他地域での適用
13.5 まとめ
14 行動遺伝学
14.1 遺伝と環境
14.2 単変量遺伝分析
14.3 多変量遺伝分析
14.4 おわりに
15 階層的回帰分析
15.1 階層的回帰分析とは
15.2 パス図による表現
15.3 適用例―農場経営者の成果(perfomance)の予測―
15.4 結論
16 因子分析と実験計画の統合モデル
16.1 因子分析と分散分析
16.2 モデル式
16.3 適用例―アイスクリームの官能評価―
16.4 因子・分散分析モデルの利点
17 交互作用モデル
17.1 3つの交互作用
17.2 潜在変数間の交互作用モデル
17.3 2段階最小2乗法
17.4 過用例―母親の養育態度が子供の生活充実度に与える影響
17.5 結論
18 正準相関分析
18.1 正準相関分析
18.2 正準相関分析の数理
18.3 正準相関分析のSEMによる表現
18.4 適用例―食物供給量とがん死亡率の関係―
18.5 結論
19 コレスポンデンス分析
19.1 歴史的背景
19.2 コレスポンデンス分析の実際
19.3 適用例―きょうだいの有無が行動に与える形響について―
19.4 結果・考察
20 主成分分析
20.1 主成分分析
20.2 SEMにおけるPCAの母数配置
20.3 多母集団共通主成分分析による主成分平均の分散分析
20.4 パタン行列の主成分分析
20.5 適用例―人体寸法の測定データの分析―
20.6 おわりに
21 分割表の解析
21.1 対数線形モデル
21.2 適用例―入学状況とサークル状況の調査―
21.3 考察
22 項目反応尺度の等化
22.1 等化の必要性
22.2 項目反応理論と共分散構造分析
22.3 式の導出
22.4 項目の等化
22.5 共通項日の数が少なく,困難度に偏りがある場合の等化
22.6 段階反応モデルの等化
22.7 結論
23 複数の項目反応モデルの母数の同時推定
23.1 多次元IRTモデルとカテゴリカルFAの同一性
23.2 多次元CRMとFAモデルの同一性
23.3 適用例―初等統計学に関する尺度構成―
23.4 結果
23.5 考察
索 引
執筆者紹介
【編著者】豊田秀樹
【執筆者】岡崎威生,安藤寿康,前川浩子,小松 誠,荘島宏二郎,尾崎幸謙,室橋弘人,米村大介,神笠泰宏,斎藤朗宏,中村健太郎