研究論文を読み解くための多変量解析入門 基礎篇
 重回帰分析からメタ分析まで

もくじ

序文

第1章 多変量解析へのいざない
1 本書の目的
2 本章の目的
3 多変量解析とは何か
4 測定尺度
4.1 名義尺度/4.2 順序尺度/4.3 間隔尺度/4.4 比率尺度/4.5 測定尺度と統計分析の関係
5 本書の章
5.1 重回帰分析/5.2 パス解析/5.3 因子分析/5.4 多次元尺度構成法(MDS)/5.5 クロス集計表分析/5.6 ロジスティック回帰分析/5.7 多変量分散分析(MANOVA)/5.8 判別分析(Discriminant Analysis: DA)/5.9 メタ分析
6 終わりに

第2章 重回帰と相関分析
1 予測に応用する
1.1 概観/1.2 例1:WAIS-R IQの推定/1.3 予測を目的としたときの結果と解釈/1.4 MRCを予測に使うことに関する結論
2 理論的な説明
2.1 例2:養育態度が学業成績に及ぼす効果/2.2 理論的説明のための結果および解釈/2.3理論的説明に関する結論
3 一般的な方法論的問題と仮定
3.1多重共線性/3.2 仮定/3.3 カテゴリカル変数/3.4 MRC分析の種類/3.5 タイプ1・タイプ2エラーを統制し,有意水準αの上昇を抑える方法
4 全体的結論
推薦図書
用語集

第3章 パス解析
1 概観
1.1 歴史と応用/1.2 モデル/1.3 パス解析のデータ/1.4 パス解析の結果/1.5 例1:症状の再発/1.6 内生変数と外生変数/1.7 例2:再婚と精神的健康/1.8 パス係数の計算/1.9 パス図を書くときの習慣
2 統計的概念
2.1 直接・間接効果を推定する/2.2 インプライド相関の計算と利用/2.3 モデルの適合/2.4 パス係数の残差と誤差の分散/2.5 モデルの種類/2.6 モデルのトリミング/2.7 例3:心臓病患者に対する2つのQOLモデル/2.8 競合する仮説
3 仮定と問題点
3.1 パス解析の仮定/3.2 仮定を破ることの影響/3.3 標準化vs非標準化パス係数
4 結論としてのコメント
 4.1 パス係数を推定するベストな方法
推薦図書
用語集

第4章 主成分分析と探索的・検証的因子分析
1 主成分分析(PCA)
1.1固有ベクトルの数の決定/1.2固有ベクトルの解釈
2 探索的因子分析(EFA)
3 検証的因子分析(CFA)
3.1 概要/3.2 CFAのロジック/3.3 適合度の評価/3.4 CFAのしくみ/3.5 統計的な仮定と限界/3.6 単一サンプルで構造的な仮説を検証する場合/3.7 複数サンプルにおける仮説検定/3.8 LISRELについて
4 結論
推薦図書
用語集

第5章 多次元尺度構成法
1 多次元尺度法の種類
2 本章の目的と概略
3 非計量MDSに必要なデータ
4 非計量MDSから得られる結果の特徴
4.1 最良の図を選ぶための統計ツール
5 選択されたMDS布置を解釈するために使われる統計的な手法
6 MDSの仮定が破られてないか検証する
7 MDSの結果の解釈例
8 結論
推薦図書
用語集

第6章 クロス集計されたデータの分析
1 未来をモニタリングする
  ――モニタリング・フューチャー研究――
2 オッズとは何か?
2.1特定のタイプの人々におけるオッズとは?/2.2 違うタイプの人のオッズはどのように違ってくるのか
3 その差は現実のものか?
4 サブグループ間で関係が異なるだろうか?
4.1 2つの変数間の関係を第三の変数が説明することはできるか?
5 4つ以上の変数に対する分析
6 2つ以上のカテゴリーを含む変数のための分析の拡張
推薦図書
用語集

第7章 ロジスティック回帰分析
1 ロジスティック回帰モデル
1.1 ロジスティック回帰の仮定/1.2 ロジスティック回帰モデルの利用/1.3 独立変数の係数(b1)の解釈/1.4 ロジスティック回帰曲線/1.5 係数の推定/1.6 仮説検定/1.7 係数とオッズ比の区間推定/1.8 分類分析/1.9 結果の見せ方/1.10 多変量モデル
2 研究例
2.1 重度の頭部外傷/2.2 催眠と禁煙
3 反復多変量ロジスティック回帰
4 まとめ
推薦図書
用語集

第8章 多変量分散分析
1 仮説的なMANOVAデザイン
2 予備的な統計概念
2.1 タイプ1エラー/2.2 Bonferroniの不等式/2.3 効果量/2.4 検定力
3 MANOVAの基本
3.1 MANOVAの目的/3.2 なぜ多変量分析なのか?
4 MANOVAの仮定
4.1 多変量正規性/4.2 共分散行列の均一性/4.3 観測値の独立性
5 MANOVAの手続き
5.1 帰無仮説の検定/5.2 MANOVAの検定統計量を計算する
6 有意な多変量効果が出たときの事後分析
6.1 多重単変量ANOVA/6.2 ステップダウン分析/6.3 判別分析/6.4 従属変数の寄与/6.5 多重対比
7 MANCOVA,反復測定MANOVA,および検定力分析
7.1 MANCOVA/7.2 反復測定MANOVA/7.3 MANOVAにおける検定力分析
8 結論
推薦図書
用語集

第9章 判別分析
0.1 例1(Porebski, 1966)/0.2 例2(McGrath, 1960)/0.3 例3(Shubin, Afifi, Rand & Weil, 1968)
1 記述的判別分析
1.1 仮定/1.2 変数の選択と順序/1.3 例1
2 予測的判別分析
2.1 多変量正規分布を想定した分類方法/2.2 分類規則の評価と解釈/2.3 変数の選択と順序/2.4 例2
3 要約
推薦図書
用語集

第10章 メタ分析を理解する
1 メタ分析とは何か
2 メタ分析のおもな手順
2.1 ステップ1:リサーチクエスチョンの設定/2.2 ステップ2:文献の検索/2.3 ステップ3:研究のコード化/2.4 ステップ4:ESの指標/2.5 ステップ5:ESの分布の統計的検定/2.6 ステップ6:結論と解釈/2.7メタ分析の例
3方法
3.1 研究のレビュー/3.2 検索手続き/3.3 研究のコード化/3.4 コード化手続きの信頼性/3.5 分析の単位/3.6 効果の算出
4結果
4.1 一般的な分析手続き/4.2 認知行動療法の知見/4.3 外れ値の検証
5 仮想例での考察
5.1 分析から漏れているものは何か?
6 本章の要約
推薦図書
用語集

文献
索引
訳者あとがき