タイトルコード |
1000101119044 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
潜在成長曲線モデル |
書名ヨミ |
センザイ セイチョウ キョクセン モデル |
叢書名 |
計量分析One Point
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言語区分 |
日本語 |
著者名 |
Kristopher J.Preacher/著
Aaron L.Wichman/著
Robert C.MacCallum/著
Nancy E.Briggs/著
大橋 洸太郎/訳
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著者名ヨミ |
Kristopher J Preacher Aaron L Wichman Robert C MacCallum Nancy E Briggs オオハシ コウタロウ |
著者名原綴 |
Preacher Kristopher J. Wichman Aaron L. MacCallum Robert C. Briggs Nancy E. |
出版地 |
東京 |
出版者 |
共立出版
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出版年月 |
2023.12 |
本体価格 |
¥2200 |
ISBN |
978-4-320-11416-6 |
ISBN |
4-320-11416-6 |
数量 |
9,135p |
大きさ |
19cm |
分類記号 |
417
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件名 |
共分散構造分析
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注記 |
原タイトル:Latent growth curve modeling |
注記 |
文献:p116〜133 |
内容紹介 |
構造方程式モデリング(SEM)の枠組みの中で、潜在成長曲線モデル(LGM)によって縦断データをどのように扱うべきかを、手順を追って記述。縦断データの取扱いの注意点も示す。 |
著者紹介 |
カンザス大学助教授。 |
目次タイトル |
第1章 はじめに |
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1.1 本書の概要 1.2 潜在成長曲線モデル-略史と概要 1.3 モデルの仕様と母数の解釈 1.4 時間のスケーリング 1.5 測定の時点が異なる場合 1.6 前提条件 1.7 母数推定と欠損データ 1.8 モデルの評価と選択 1.9 検出力 |
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第2章 現実データへの応用 |
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2.1 データ 2.2 ソフトウェア 2.3 モデルへの適合 2.4 モデル0:ヌルモデル 2.5 モデル1:ランダム切片モデル 2.6 モデル2:固定切片,固定傾きモデル 2.7 モデル3:ランダム切片,固定傾きモデル 2.8 モデル4:ランダム切片,ランダム傾きモデル 2.9 モデル5:複数グループの解析 2.10 モデル6:条件付きの成長曲線モデル 2.11 モデル7:並列プロセスモデル 2.12 モデル8:コホート連続的デザイン 2.13 モデル9:時変共変量 2.14 モデル10:多項式の成長曲線 2.15 モデル11:形状因子をもつ不特定な軌跡のモデル 2.16 まとめ |
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第3章 特別なモデルの拡張 |
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3.1 成長混合モデル 3.2 区分的な成長モデル 3.3 複数の指標を用いた潜在変数の変化のモデル化 3.4 構造化された潜在曲線 3.5 自己回帰潜在軌跡モデル 3.6 カテゴリカルまたは順序尺度のアウトカム変数の扱い 3.7 変化のパターンの間の因果関係のモデル化 3.8 まとめ |
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第4章 マルチレベルモデルとの関係 |
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4.1 反復測定データのためのMLM 4.2 モデルの仕様 4.3 母数の推定 4.4 モデルの評価 4.5 MLMとLGMの重なる領域 4.6 MLMとLGMの異なる領域 4.7 ソフトウェア |
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第5章 まとめ |
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付録 |
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A.1 プロットと診断:潜在成長曲線モデルにおける交互作用 A.2 個々の軌跡を示す |