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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
|
| 1 |
西部図書館 | 一般開架 | 417/59/ | 1102012874 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000000160532 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
多変量データ解析法 |
| 書名ヨミ |
タヘンリョウ データ カイセキホウ |
|
心理・教育・社会系のための入門 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
足立 浩平／著
|
| 著者名ヨミ |
アダチ コウヘイ |
| 出版地 |
京都 |
| 出版者 |
ナカニシヤ出版
|
| 出版年月 |
2006.7 |
| 本体価格 |
￥２６００ |
| ISBN |
4-7795-0057-5 |
| 数量 |
6,165p |
| 大きさ |
26cm |
| 分類記号 |
417
|
| 件名 |
多変量解析
|
| 注記 |
文献:p163～165 |
| 内容紹介 |
行動科学や社会科学などを専攻する文科系の学部生を対象とした、多変量データ解析の入門書。初学者でも理解できるように、数式の使用を最低限にとどめ、原理のエッセンスを平易に解説する。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
1 多変量解析のための基本統計法 |
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| 2 |
1.1.多変量データ行列 |
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| 3 |
1.2.共分散と分散と標準偏差 |
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| 4 |
1.3.共分散と相関係数 |
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| 5 |
1.4.共分散の2つの定義 |
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| 6 |
1.5.平均偏差得点 |
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| 7 |
1.6.標準得点 |
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| 8 |
1.7.回帰分析 |
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| 9 |
1.8.多変量解析法の分類 |
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| 10 |
2 クラスター分析 |
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| 11 |
2.1.距離 |
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| 12 |
2.2.階層的クラスター分析の原理 |
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| 13 |
2.3.デンドログラムの利用 |
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| 14 |
2.4.階層的クラスター分析の諸方法 |
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| 15 |
2.5.個体の分類と変数の分類 |
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| 16 |
2.6.変数の標準化 |
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| 17 |
2.7.K平均法による非階層的クラスター分析 |
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| 18 |
2.8.K平均法の計算原理 |
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| 19 |
3 主成分分析(その1) |
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| 20 |
3.1.主成分分析に関する注意点 |
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| 21 |
3.2.主軸 |
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| 22 |
3.3.主軸の座標値としての主成分得点 |
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| 23 |
3.4.鏡に映された像としての主成分得点 |
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| 24 |
3.5.総分散と累積寄与率 |
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| 25 |
3.6.変数の標準化 |
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| 26 |
3.7.多次元データの主成分分析 |
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| 27 |
3.8.重みつき合計としての主成分得点 |
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| 28 |
4 重回帰分析(その1) |
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| 29 |
4.1.重回帰分析の予測式 |
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| 30 |
4.2.重回帰モデルとパス図 |
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| 31 |
4.3.係数と切片の解法 |
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| 32 |
4.4.分析結果の誤差の大きさ |
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| 33 |
4.5.予測値と誤差の関係 |
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| 34 |
4.6.分散説明率と重相関係数 |
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| 35 |
4.7.非標準解と標準解 |
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| 36 |
4.8.データが満たすべき条件 |
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| 37 |
5 重回帰分析(その2) |
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| 38 |
5.1.相関係数と回帰係数と偏回帰係数 |
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| 39 |
5.2.偏回帰係数の意味 |
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| 40 |
5.3.他の説明変数の影響の除去と誤差 |
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| 41 |
5.4.偏相関係数 |
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| 42 |
5.5.抑制変数 |
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| 43 |
5.6.重相関係数の検定と偏回帰係数の区間推定 |
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| 44 |
5.7.多重共線性の問題 |
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| 45 |
5.8.平均偏差得点の重回帰分析 |
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| 46 |
6 パス解析(その1) |
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| 47 |
6.1.重回帰分析からパス解析へ |
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| 48 |
6.2.従属変数の誤差と説明変数間の相関 |
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| 49 |
6.3.構造方程式モデル |
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| 50 |
6.4.モデルの適切さの検討 |
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| 51 |
6.5.非標準解と標準解 |
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| 52 |
6.6.誤差の分散と分散説明率 |
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| 53 |
6.7.パス係数と相関 |
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| 54 |
6.8.直接効果と間接効果と総合効果 |
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| 55 |
7 パス解析(その2) |
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| 56 |
7.1.標本共分散行列と共分散構造 |
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| 57 |
7.2.標本共分散と共分散構造の相違の最小化 |
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| 58 |
7.3.標本共分散と解を代入した共分散構造 |
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| 59 |
7.4.他のモデルの例 |
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| 60 |
7.5.飽和モデルと独立モデル |
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| 61 |
7.6.モデル間比較に使える適合度指標 |
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| 62 |
7.7.飽和モデルとしての重回帰モデル |
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| 63 |
7.8.同値モデル |
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| 64 |
8 確認的因子分析(その1) |
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| 65 |
8.1.2因子モデルの例 |
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| 66 |
8.2.非標準解・標準解とモデルの適合度 |
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| 67 |
8.3.共通性と独自性 |
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| 68 |
8.4.因子負荷量と因子間相関 |
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| 69 |
8.5.因子で変数を説明する回帰モデル |
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| 70 |
8.6.因子分析の推定対象 |
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| 71 |
8.7.測定方程式モデル |
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| 72 |
8.8.変数群どうしの相関 |
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| 73 |
9 確認的因子分析(その2)と構造方程式モデリング(その1) |
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| 74 |
9.1.共分散構造に基づく計算 |
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| 75 |
9.2.他の因子モデルの例 |
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| 76 |
9.3.モデルの識別性 |
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| 77 |
9.4.識別性とパラメータの制約 |
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| 78 |
9.5.不適解 |
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| 79 |
9.6.潜在変数の構造方程式モデリング |
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| 80 |
9.7.従属変数である因子の分散 |
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| 81 |
9.8.共分散構造分析の体系 |
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| 82 |
10 構造方程式モデリング(その2) |
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| 83 |
10.1.潜在変数の構造方程式と測定方程式 |
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| 84 |
10.2.測定・構造方程式モデル |
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| 85 |
10.3.計算手順 |
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| 86 |
10.4.モデル間比較 |
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| 87 |
10.5.誤差の分散と分散説明率 |
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| 88 |
10.6.パス係数と相関 |
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| 89 |
10.7.直接効果と間接効果と総合効果 |
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| 90 |
10.8.識別性と不適解と同値モデル |
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| 91 |
11 探索的因子分析(その1) |
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| 92 |
11.1.探索的因子分析とは |
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| 93 |
11.2.モデルとその識別性 |
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| 94 |
11.3.斜交解 |
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| 95 |
11.4.重回帰モデルと共通性・独自性 |
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| 96 |
11.5.直交解 |
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| 97 |
11.6.分析のプロセス |
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| 98 |
11.7.古い方法から新しい方法へ |
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| 99 |
11.8.相関関係からみた因子分析 |
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| 100 |
12 探索的因子分析(その2)と主成分分析(その2) |
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| 101 |
12.1.因子数の選定 |
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| 102 |
12.2.因子軸の回転 |
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| 103 |
12.3.単純構造を目指した回転 |
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| 104 |
12.4.因子得点 |
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| 105 |
12.5.主成分分析の2つの表現 |
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| 106 |
12.6.主成分を因子に似せる |
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| 107 |
12.7.相関行列の主成分の標準化 |
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| 108 |
12.8.因子分析的な主成分分析の利用 |
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| 109 |
13 数量化分析 |
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| 110 |
13.1.等質性分析による数量化 |
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| 111 |
13.2.等質性分析の原理 |
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| 112 |
13.3.解の包含関係 |
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|
| 113 |
13.4.次元数選定の困難 |
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| 114 |
13.5.対応分析による数量化 |
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| 115 |
13.6.対応分析の原理 |
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| 116 |
13.7.累積寄与率 |
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| 117 |
13.8.行・列主成分解と対称解 |
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| 118 |
14 多次元尺度法 |
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| 119 |
14.1.距離的データから地図を描く |
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| 120 |
14.2.多次元尺度法の原理 |
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| 121 |
14.3.データの尺度水準と変換 |
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| 122 |
14.4.解の次元数 |
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| 123 |
14.5.多次元展開法 |
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| 124 |
14.6.重みつき距離に基づく多次元尺度法 |
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|
| 125 |
14.7.重みつき距離の式による表現 |
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| 126 |
14.8.個人差多次元尺度法の適用例 |
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| 127 |
15 判別分析 |
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| 128 |
15.1.多変量正規分布 |
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| 129 |
15.2.群判別の原理 |
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| 130 |
15.3.共分散が等しい2群の判別 |
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| 131 |
15.4.判別分析の2ステップ |
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| 132 |
15.5.線形判別分析の適用例 |
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| 133 |
15.6.誤判別率と交差検証法 |
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| 134 |
15.7.正準判別分析 |
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| 135 |
15.8.群間相違の探索 |
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| 136 |
付録 数値例に使ったソフトウェア操作の概略 |
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| 137 |
A.1.Excelによる基本統計量の算出 |
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| 138 |
A.2.AMOSの操作の概略 |
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| 139 |
A.3.SPSSの操作の概略 |
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