| タイトルコード |
1000101265807 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
経験サンプリング法入門 |
| 書名ヨミ |
ケイケン サンプリングホウ ニュウモン |
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集中的縦断研究のデザインと分析を学ぶ |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
ナイアル・ボルジャー／著
ジャン=フィリップ・ロレンソ／著
尾崎 由佳／訳
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| 著者名ヨミ |
ナイアル ボルジャー ジャン フィリップ ロレンソ オザキ ユカ |
| 著者名原綴 |
Bolger Niall Laurenceau Jean‐Philippe |
| 出版地 |
京都 |
| 出版者 |
北大路書房
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| 出版年月 |
2025.8 |
| 本体価格 |
￥３５００ |
| ISBN |
978-4-7628-3290-1 |
| ISBN |
4-7628-3290-1 |
| 数量 |
12,244p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
140.7
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| 件名 |
心理学-研究法
社会科学-研究法
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| 注記 |
原タイトル:Intensive longitudinal methods |
| 注記 |
文献:p225〜237 |
| 内容紹介 |
調査対象者の行動・感情データをリアルタイムで短期間に繰り返し収集する調査手法「経験サンプリング法」。その理論から実践ノウハウまでを完全ガイド。サンプル・データセットと分析コードのダウンロードサービス付き。 |
| 著者紹介 |
コロンビア大学心理学科の教授、学科長。 |
| 目次タイトル |
第1章 集中的縦断法の基本 |
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1.1 集中的縦断法とは何か 1.2 集中的縦断法の活用例 1.3 なぜ集中的縦断法を使うのか 1.4 この本の目標と想定する読者 1.5 この本の構成 1.6 おすすめの文献 |
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第2章 集中的縦断デザインの種類 |
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2.1 集中的縦断デザインの長所 2.2 リサーチ・クエスチョンの種類 2.3 デザインの種類と典型例 2.4 集中的縦断デザインの限界 2.5 どの集中的縦断デザインを選ぶべきか? 2.6 章のまとめ 2.7 おすすめの文献 |
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第3章 集中的縦断データの基本 |
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3.1 データセットのサンプル 3.2 参加者間と参加者内レベルの分析 3.3 参加者間の異質性を想定する:ランダム効果 3.4 時間を考慮に入れる 3.5 集中的縦断データに独立したユニットはいくつあるのか? 3.6 X変数に適切なゼロ・ポイントを選ぶ 3.7 章のまとめ 3.8 おすすめの文献 |
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第4章 連続変数の時系列変化のモデリング |
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4.1 時系列データセット 4.2 線形成長モデルの適用 4.3 時系列データを報告するときの書き方 4.4 章のまとめ 4.5 おすすめの文献 ●第4章の付録 |
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第5章 参加者内の因果過程のモデリング |
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5.1 参加者内の因果過程をモデリングする 5.2 因果過程のデータセット 5.3 マルチレベル因果モデルの適用 5.4 反復測定に欠損値がある場合のモデリング 5.5 測定間隔が不均等な場合 5.6 因果過程データを報告するときの書き方 5.7 章のまとめ 5.8 おすすめの文献 ●第5章の付録 |
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第6章 カテゴリカル変数のモデリング |
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6.1 カテゴリカルな結果のデータセットを分析する 6.2 朝の怒りと日中の葛藤発生の関連についての集中的縦断モデル 6.3 SAS PROC GLIMMIXによる分析 6.4 IBM SPSS GENLINMIXEDによる分析 6.5 Mplusによる分析 6.6 章のまとめ 6.7 おすすめの文献 ●第6章の付録 |
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第7章 集中的縦断法による心理測定 |
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7.1 ランダムな測定誤差についての基本的な考え方 7.2 一般化可能性理論の活用 7.3 マルチレベル確証的因子分析の活用 7.4 章のまとめ 7.5 おすすめの文献 |
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第8章 二者関係を扱う集中的縦断調査のデザインと分析 |
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8.1 日常的な二者関係について研究する 8.2 二者関係を扱う集中的縦断調査の方法およびデザイン 8.3 二者関係の集中的縦断データのためのマルチレベル・モデル 8.4 ダイアド型の集中的縦断データを報告するときの書き方 8.5 章のまとめ 8.6 おすすめの文献 ●第8章の付録 |
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第9章 個人内の媒介分析 |
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9.1 単一レベルの媒介からマルチレベルの媒介へ 9.2 サンプルデータによる分析例 9.3 統計ソフトウェアによる参加者内媒介の分析 9.4 結果の解釈 9.5 章のまとめ 9.6 おすすめの文献 |
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第10章 集中的縦断デザインにおける統計的検定力 |
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10.1 検定力へのアプローチ 10.2 マルチレベル・モデルの検定力 10.3 時系列データ例における検定力 10.4 因果過程データ例における検定力 10.5 カテゴリカル変数データ例における検定力 10.6 二者関係過程データ例における検定力 10.7 参加者内媒介データ例における検定力 10.8 章のまとめ 10.9 おすすめの文献 |
