「縦断データ分析　構造方程式モデリングによるアプローチ」の検索結果

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複数の個人内変化をとらえる縦断研究は年々増加しているが、その仮説検証に有用なのが構造方程式モデリング（SEM)である。SEMに基づく縦断データ分析について、利点や課題を整理し、基礎から研究に応じたモデル選択、欠測処理まで包括的に解説する。

目次
１章　縦断データ分析の意義と構造方程式モデリング
２章　構造方程式モデリング概説
３章　平均の変化の分析――構造方程式モデリングによるアプローチ
４章　軌跡のモデリング１――線形の潜在成長モデル
５章　軌跡のモデリング２――非線形の潜在成長モデル
６章　変化の軌跡のモデリング３――多群・多重指標の潜在成長モデル
７章　変数間の縦断的関係の分析１――交差遅延パネルモデル群とモデル選択
８章　変数間の縦断的関係の分析２――媒介・調整分析とマルチレベルモデル・連続時間モデル
９章　順序カテゴリカルデータの分析
10章　縦断データの分類
11章　縦断データの欠測
補遺――線形代数と確率変数

納入までに3週間ほどかかります。