出版社内容情報
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
縦断データの形式／縦断研究数の推移／縦断研究の目的と利点，難点／構造方程式モデリングによる縦断データ分析のアプローチ／本書の目的と射程／本書の構成
２章 構造方程式モデリング概説
構造方程式モデルの表現／下位モデルとその表現／平均構造・共分散構造／母数の推定と検定／モデル評価／構造方程式モデリングの利点と注意点
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
反復測定分散分析／縦断構造方程式モデリングの柔軟性――反復測定分散分析との比較／縦断構造方程式モデリングによる分析例／個人の軌跡のモデリングの意義
４章 軌跡のモデリング１――線形の潜在成長モデル
潜在成長モデルの考え方／潜在成長モデルの表現／潜在成長モデルの平均構造と共分散構造／線形の潜在成長モデルによる分析例／潜在成長モデルの補足／拡張――条件付き潜在成長モデルと多変数潜在成長モデル
５章 軌跡のモデリング２――非線形の潜在成長モデル
線形モデルに基づく方法／非線形モデルに基づく方法
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
多群モデル／多重指標のモデル
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
横断研究における関係性の推測／縦断研究の場合１――一方向の関係／縦断研究の場合２――相互関係／様々な水準の「関係」／縦断研究の場合３――個人内の相互関係の推測とランダム切片交差遅延パネルモデル／縦断研究の場合４――個人内の相互関係の推測に利用可能なその他のモデル／モデル選択と因果推論に向けて
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
間接効果・媒介効果の分析／調整効果の分析／マルチレベル縦断データの分析／集中縦断データ分析のための動学的SEM／連続時間モデル
９章 順序カテゴリカルデータの分析
SEMにおける順序カテゴリカル変数の扱いと推定／順序カテゴリカルデータに対する重み付き最小二乗法の概要／分析例：順序カテゴリカルデータへの線形LGM のあてはめ／分析例：順序カテゴリカルデータへのRI-CLPM のあてはめ
10章 縦断データの分類
非階層クラスタ分析／有限混合モデル／潜在成長混合モデル／決定木と構造方程式モデル木――外的な説明変数に基づく分類
11章 縦断データの欠測
欠測が生じる理由と脱落／欠測データメカニズム／欠測データの古典的な処理法とその問題点／完全情報最尤推定法／多重代入法／分析例：完全情報最尤推定法，多重代入法，リストワイズ法の比較／補足：補助変数の活用／MNAR のときの分析
補遺――線形代数と確率変数
目次
１章 縦断データ分析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―縦断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 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
著者等紹介
宇佐美慧［ウサミサトシ］
東京大学大学院教育学研究科准教授。１９８４年愛知県名古屋市生まれ。双子の兄。２０１１年日本教育心理学会城戸奨励賞、２０１７年日本行動計量学会林知己夫賞（優秀賞）および日本心理学会国際賞奨励賞。専門は心理統計学・教育測定学・行動計量学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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