タイトルコード |
1000100634280 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
実践的メタ分析入門 |
書名ヨミ |
ジッセンテキ メタ ブンセキ ニュウモン |
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戦略的・包括的理解のために |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
岡田 涼/編
小野寺 孝義/編
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著者名ヨミ |
オカダ リョウ オノデラ タカヨシ |
出版地 |
京都 |
出版者 |
ナカニシヤ出版
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出版年月 |
2018.7 |
本体価格 |
¥2800 |
ISBN |
978-4-7795-1255-1 |
ISBN |
4-7795-1255-1 |
数量 |
7,164p |
大きさ |
26cm |
分類記号 |
140.7
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件名 |
心理学-データ処理
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注記 |
文献:章末 |
内容紹介 |
複数の研究結果をもとに結論を出す「メタ分析」の入門書。メタ分析を行なうための文献の収集方法や、効果量を統合するための方法から、より応用的なメタ分析の方法、具体的な研究例、メタ分析のためのソフトウェアまでを紹介。 |
著者紹介 |
1981年三重県生まれ。香川大学教育学部准教授。著書に「友だちとのかかわりを促すモチベーション」など。 |
目次タイトル |
第1章 メタ分析 |
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1.1 メタ分析とは 参考文献 |
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第2章 文献の検索と情報のコーディング |
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2.1 文献を探す 2.2 情報を取り出す 2.3 収集した研究の偏りを考える 参考文献 |
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第3章 相関係数のメタ分析 |
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3.1 はじめに 3.2 固定効果モデル 3.3 変量効果モデル 3.4 異質性の指標 3.5 心理測定のメタ分析 参考文献 |
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第4章 標準化平均値差の統合 |
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4.1 標準化平均値差 4.2 固定効果モデルと変量効果モデル 4.3 標準化平均値差の統合 4.4 数値例 参考文献 |
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第5章 構造方程式モデリングを用いたメタ分析 |
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5.1 構造方程式モデリング(SEM)の概要 5.2 MASEMの方法 5.3 まとめ 参考文献 |
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第6章 ベイズ統計学とは |
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6.1 なぜベイズなのか 6.2 ベイズ統計学の歴史 6.3 ベイズの定理 6.4 ベイズ更新と逐次合理性 6.5 ベイズ統計学の考え方 6.6 共役事前分布 6.7 MCMC 6.8 マルチレベル・階層ベイズモデル 6.9 実際の分析 6.10 分析結果の解釈 参考文献 |
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第7章 ベイズ型メタ分析 |
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7.1 分析例 7.2 Stataによるベイズ分析 7.3 RStanによるベイズ型メタ分析 7.4 StataStanによるベイズ型メタ分析 参考文献 |
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第8章 メタ分析の流れの実際-メタ認知と学習成績の関係を調べる- |
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8.1 問題設定 8.2 文献収集 8.3 研究のコーディング 8.4 分析 8.5 結果の報告について 8.6 最後に 参考文献 |
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第9章 文献収集の実際と相関係数の統合 |
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9.1 はじめに:研究の背景 9.2 文献の収集 9.3 メタ分析の実行 9.4 本研究のまとめ 参考文献 |
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第10章 関連の違いを調べる-メタ分析における調整効果- |
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10.1 メタ分析と調整効果 10.2 メタ分析における調整効果の分析 10.3 学校段階による動機づけと成績との関連の違い 10.4 調整効果を調べるその他の方法 参考文献 |
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第11章 時代的な変化を探る-自尊感情の変化に関する時間横断的メタ分析- |
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11.1 時代的な変化を探る方法 11.2 時間横断的メタ分析 11.3 日本人の自尊感情の時代的変化 11.4 時間横断的メタ分析の意義と限界 参考文献 |
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第12章 メタ分析のためのソフトウェア |
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12.1 Stataによるメタ分析 12.2 分析例 12.3 ネットワークメタ分析(NMA) 参考文献 |