研究に役立つJASPによる多変量解析 : 因子分析から構造方程式モデリングまで

書誌事項

研究に役立つJASPによる多変量解析 : 因子分析から構造方程式モデリングまで

清水優菜, 山本光共著

コロナ社, 2021.6

タイトル別名

Maltivariate analysis with JASP

M[u]ltivariate analysis with JASP

Multivariate analysis with JASP

JASPによる多変量解析 : 研究に役立つ : 因子分析から構造方程式モデリングまで

タイトル読み

ケンキュウ ニ ヤクダツ JASP ニ ヨル タヘンリョウ カイセキ : インシ ブンセキ カラ コウゾウ ホウテイシキ モデリング マデ

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注記

『研究に役立つJASPによるデータ分析 : 頻度論的統計とベイズ統計を用いて』(2020年刊) の続編

奥付の欧文タイトル (誤植): Maltivariate analysis with JASP

引用・参考文献: p172-174

内容説明・目次

目次

  • 多変量解析を俯瞰する
  • JASPでデータハンドリングする
  • 尺度を開発する
  • 既存の尺度・開発した尺度を確認する
  • テストや尺度の信頼性係数を求める
  • 変数を縮約する
  • データを分類する
  • あるデータの影響を取り除いて平均値を比較する
  • データを説明・予測する:階層的重回帰分析
  • 2値データを予測・説明する
  • マルチレベルデータを分析する
  • 質的変数の連関を検討する
  • 変数間の複雑な関連を検討する
  • 媒介する変数の影響を検討する

「BOOKデータベース」 より

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