R による多変量解析入門 データ分析の実践と理論 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる! 様々な媒体、経路を通じて大規模データが、 |
目次
882 妥当性と信頼性の関係 | 206 |
多特性多方法行列 | 207 |
章末演習 | 208 |
第9章複雑な仮説を統計モデルとして表したい2潜在変数を伴うパス解析 | 209 |
912 分析の目的と手法の位置づけ | 211 |
913 データの内容の確認 | 212 |
921 モデルで扱う変数およびそれらの関係 | 213 |
922 モデル表現の約束事 | 215 |
12 | |
14 | |
15 | |
16 | |
20 | |
24 | |
17 偏相関係数 | 28 |
疑似相関をひたすら集め続ける人 | 29 |
18 順序カテゴリカル変数の相関係数 | 30 |
19 効果量 | 33 |
192 対応のあるt検定における効果量 | 35 |
193 その他の効果量と信頼区間 | 36 |
アメリカ統計学会の統計的仮説検定に対する声明 | 38 |
章末演習 | 39 |
第2章 Rによるデータハンドリングを学びたいアンケートデータとIDPOSデータのハンドリング | 41 |
22 変数の型 | 42 |
222 関数factorの使いどころ | 43 |
23 観測対象の情報の抽出 | 44 |
24 欠損値の処理 | 47 |
25 ソート | 48 |
26 マージ | 50 |
27 数値の置き換え | 51 |
28 固定長データのハンドリング | 53 |
29 IDPOSデータの読み込み | 56 |
Rの外部エディタとしてのNotepad++ | 57 |
210 IDPOSデータにおけるソート | 59 |
212 IDPOSデータにおけるクロス集計表 | 60 |
213 顧客ID別に月ごとの購買金額を求める | 61 |
214 顧客ID別に商品名を取得する自作関数を利用する | 62 |
215 顧客IDごとに来店間隔の分布を描画要約する | 63 |
章末演習 | 65 |
第II部量的変数の説明予測 | 67 |
第3章現象を説明予測する統計モデルを作りたい1重回帰分析 | 68 |
312 分析の目的と概要 | 69 |
32 モデル作成と母数の推定診断 | 71 |
322 推定結果の診断多重共線性のチェック | 72 |
33 モデルの評価と解釈 | 74 |
332 切片と偏回帰係数の解釈 | 75 |
333 偏回帰係数の信頼区間 | 76 |
34 報告例 | 78 |
35 質的変数を含む重回帰分析 | 79 |
36 AICとBICによるモデルの評価 | 80 |
37 重回帰分析と母数推定理論 | 81 |
371 最小2乗法による母数推定の概要 | 82 |
自由度調整済み決定係数とAICの意義 | 83 |
372 最尤法による母数推定の概要 | 84 |
38 偏回帰係数の解釈 | 85 |
39 決定係数とその検定 | 87 |
310 切片と偏回帰係数の検定切 | 88 |
311 切片と偏回帰係数の信頼区間 | 89 |
それでも誤解され続ける偏回帰係数 | 90 |
章末演習 | 91 |
第4章現象を説明予測する統計モデルを作りたい2階層的重回帰分析 | 92 |
412 分析の目的と概要 | 93 |
42 階層的重回帰分析 | 94 |
422 階層的重回帰分析の実行 | 95 |
423 決定係数の増分に関する検定 | 97 |
424 AICとBICによるモデル比較 | 98 |
43 重回帰分析での交互作用効果の検討 | 99 |
433 交互作用効果の検討 | 101 |
434 標準偏回帰係数の算出 | 102 |
44 単純傾斜分析 | 103 |
442 単純傾斜分析の実行 | 104 |
443 交互作用効果のグラフ化 | 106 |
プリーチャー氏のWebサイト | 107 |
45 報告例 | 108 |
46 重回帰分析における変数選択 | 110 |
セイバーメトリクス | 112 |
章末演習 | 113 |
第5章さまざまな集団から得られたデータを分析したいマルチレベルモデル | 115 |
512 データの構造 | 116 |
513 分析の目的 | 117 |
514 分析手法の概要 | 118 |
52 マルチレベルモデルによる分析 | 119 |
522 中心化 | 121 |
523 ランダム切片モデル | 123 |
524 ランダム傾きモデル | 126 |
525 集団レベルの変数を含むモデル | 128 |
526 クロスレベルの交互作用項を含むモデル | 130 |
マルチレベルモデルにおける記号 | 132 |
53 モデル比較 | 133 |
54 報告例 | 134 |
55 推定法 | 135 |
56 複数のレベルを持つデータの例 | 136 |
章末演習 | 137 |
第6章複雑な仮説を統計モデルとして表したい1パス解析 | 138 |
612 分析の目的 | 139 |
613 パス図 | 140 |
63 モデルの評価とモデルの修正 | 144 |
632 モデルの修正修正指標 | 146 |
64 結果の解釈とまとめ方 | 150 |
65 パス解析の理論 | 151 |
相関と因果 | 153 |
66 係数の解釈 | 155 |
67 モデルの適合度 | 156 |
因果関係を示すためには? | 157 |
672 同値モデル | 158 |
章末演習 | 159 |
第III部心理尺度の分析 | 161 |
第7章心理尺度を開発したい1探索的因子分析 | 162 |
712 分析の目的と概要 | 163 |
72 因子数の決定 | 165 |
722 スクリーテスト | 166 |
73 因子負荷の推定 | 167 |
74 因子軸の回転 | 169 |
75 因子の解釈 | 170 |
76 報告例 | 171 |
77 信頼性の評価 | 172 |
771 α係数 | 173 |
772 ω係数 | 174 |
78 順序カテゴリカル変数の探索的因子分析と信頼性の評価 | 175 |
783 信頼性の評価 | 177 |
792 共通性と独自性 | 178 |
793 因子軸の回転 | 179 |
710 尺度の信頼性 | 181 |
7102 信頼性係数の推定 | 182 |
知能と因子分析 | 183 |
章末演習 | 184 |
第8章心理尺度を開発したい2確認的因子分析 | 185 |
812 確認的因子分析の手順と本章の概要 | 187 |
822 確認的因子分析の実行 | 188 |
83 報告例 | 191 |
84 順序カテゴリカル変数を扱った確認的因子分析 | 192 |
85 モデルの識別性 | 194 |
852 モデルの識別性と母数の制約 | 197 |
86 不適解の問題 | 199 |
87 高次因子分析 | 200 |
872 分析の目的 | 201 |
873 確認的因子分析の実行 | 202 |
探索的因子分析と確認的因子分析 | 204 |
88 尺度の妥当性 | 205 |
93 モデルの推定および評価 | 217 |
932 モデル適合に関する全体的評価 | 218 |
933 適合の悪さの詳細と修正の可能性の追究 | 219 |
94 最終モデルの推定結果の確認 | 220 |
941 変数から変数への影響の強さの確認 | 221 |
942 個人差や測定における誤差の大きさ相関関係の強さの確認 | 222 |
943 内生変数に対する影響や内生変数の説明率の確認 | 223 |
944 パス図による変数間の関係の視覚的な確認 | 224 |
95 報告例 | 225 |
96 モデルの数式表現 | 226 |
962 母数の同定と自由度 | 228 |
97 モデルの推定 | 229 |
972 最尤法の考え方 | 231 |
973 母数の検定と信頼区間 | 232 |
975 非正規データの扱い | 233 |
981 母数の関数として表現される量の定義と推定 | 234 |
982 平均や切片をモデルに組み込んだパス解析 | 235 |
章末演習 | 236 |
第IV部質的変数の説明予測 | 237 |
第10章クロス集計表をもっとていねいに分析したい対数線形モデル | 238 |
1012 分析の概要 | 240 |
102 飽和モデルの分析 | 241 |
103 独立モデルの分析 | 243 |
104 最良モデルの探索 | 245 |
105 報告例 | 247 |
106 対数線形モデルとポアソン分布 | 249 |
108 モデルの自由度 | 250 |
1010 母数の制約 | 251 |
1011 母数と期待度数 | 252 |
1012 期待度数と関連づけた母数の解釈 | 254 |
10123 1 次の交互作用効果の解釈 | 255 |
10124 1 次の交互作用効果の別の求め方 | 256 |
10125 2 次の交互作用効果の解釈 | 257 |
10126 より高次の交互作用効果 | 260 |
章末演習 | 261 |
第11章カテゴリに所属する確率を説明予測したいロジスティック回帰分析 | 262 |
1112 分析の目的 | 263 |
112 係数切片の推定と解釈 | 265 |
1122 係数切片の指数変換値の算出と解釈 | 266 |
1123 係数切片に関する信頼区間の算出 | 267 |
1124 標準化係数の算出と解釈 | 268 |
1131 当てはまりの良さの評価指標の出力と解釈 | 269 |
114 その他の有益な指標 | 270 |
1142 変数選択 | 271 |
1143 多重共線性の確認 | 272 |
116 モデルの意味 | 273 |
1162 切片と係数の指数変換 | 275 |
117 母数の推定の考え方 | 277 |
1172 ロジスティック回帰分析における尤度関数 | 278 |
118 HosmerLemeshowの適合度検定 | 280 |
119 AIC とBIC | 281 |
GLMって何? | 282 |
1192 AICとBICの表現 | 283 |
第V部個体と変数の分類 | 285 |
第12章似たもの同士にグループ分けしたいクラスター分析 | 286 |
1212 分析の目的と概要 | 287 |
1213 データの読み込みと確認 | 288 |
122 階層的クラスター分析の実行 | 289 |
1222 デンドログラムの見方 | 290 |
1223 解釈のためのクラスター数の決定と妥当性の評価 | 291 |
1224 各クラスターの特徴の把握 | 293 |
1225 z得点化データによる分析 | 294 |
1232 クラスター数の妥当性の確認 | 295 |
1233 z得点化データによる分析 | 296 |
125 非類似度の考え方 | 297 |
マハラノビス距離 | 298 |
1252 その他の距離 | 299 |
126 階層的クラスター分析におけるクラスター形成の考え方 | 300 |
1261 ウォード法 | 301 |
1262 その他の方法 | 305 |
1263 解釈を困難にするデンドログラムの形状 | 306 |
127 非階層的クラスター分析の考え方 | 307 |
1272 初期クラスター中心の決定 | 308 |
128 クラスター数の妥当性の確認 | 311 |
1282 3つの指標 | 312 |
2種類のウォード法 | 313 |
章末演習 | 315 |
第13章質的変数間の連関を視覚化したいコレスポンデンス分析 | 316 |
1312 分析の目的と概要 | 319 |
132 コレスポンデンス分析 | 320 |
133 報告例 | 323 |
134 クラスター分析の併用 | 324 |
135 多重コレスポンデンス分析 | 326 |
1352 図の出力 | 327 |
1353 さまざまなデータ形式からの多重コレスポンデンス分析の実行 | 328 |
136 コレスポンデンス分析の理論 | 330 |
タイタニックデータの多重コレスポンデンス分析 | 332 |
1362 ユークリッド距離 | 333 |
1363 行列スコアの算出 | 336 |
1372 平方相関 | 337 |
1373 慣性 | 338 |
章末演習 | 339 |
第VI部多変量解析を使いこなす | 341 |
第14章データが持つ情報を視覚化したいパッケージggplot2による描画 | 342 |
1412 分析の目的と概要 | 343 |
1413 データの読み込み確認とカテゴリカル変数の水準の設定 | 344 |
142 分布の検討 | 345 |
1421 質的変数における棒グラフ | 346 |
1422 量的変数におけるヒストグラム | 349 |
143 時系列変化の検討 | 352 |
1432 平均を用いる折れ線グラフの描画 | 354 |
144 2 つの事柄の関係の検討 | 355 |
1441 パイプ演算子を利用したデータ整形 | 356 |
1442 散布図の描画 | 357 |
3次元円グラフにはご注意を | 360 |
145 軸以外の審美的属性のマッピング | 361 |
1452 折れ線グラフにおける線の色および線種のマッピング | 362 |
1453 散布図における点の色および種類のマッピング | 363 |
146 軸と凡例の設定 | 364 |
1462 スケールと凡例の設定 | 365 |
147 状況目的に応じたさまざまな図の描画 | 366 |
1472 他の幾何学的オブジェクトの紹介 | 367 |
色に頼りすぎない | 368 |
章末演習 | 370 |
第15章多変量解析を実践で生かしたい手法の組み合わせ | 372 |
1512 分析の目的と用いる手法 | 373 |
1514 グループ化 | 374 |
1515 グループの影響の検討 | 376 |
152 尺度得点化尺度得点による説明 | 378 |
1522 分析の目的と用いる手法 | 379 |
1523 データの内容の確認 | 380 |
1525 尺度得点を用いた説明 | 383 |
153 測定状況の確認多変数間の関係の検討 | 386 |
1532 分析の目的と用いる手法 | 388 |
1535 多変数間の関係の検討 | 390 |
合計得点や平均値による尺度化で気をつけること | 392 |
章末演習の解答 | 393 |
408 | |
412 | |
418 | |