出版社内容情報
M-plusとＲによる多変量解析の手順について両ソフトの操作性の違いを比較しながらまとめたエンドユーザーのための入門書。
M-plusは安価でありながらも，非常に高度な統計処理を簡単なコーディングで行うことができる。無償のフリーソフトＲは，強力な統計のプラットフォームとして浸透している。本書は，両ソフトの操作およびコマンド記述の違いを比較しつつ，SEMの分析の実際を解説する。
■導入編
第１章 構造方程式モデリングとは
第２章 Mplus の導入
■基礎編
第3章 回帰分析
第4章 パス解析
第5章 探索的因子分析
第6章 確証的因子分析
第7章 潜在変数を含んだパス解析
第8章 多母集団同時分析
■応用編
第9章 順序データのパス解析
第10章 カテゴリカル・制限従属変数に対する回帰モデル
第11章 媒介分析
第12章 項目反応理論
第13章 潜在曲線モデル
第14章 階層線形モデル，マルチレベル構造方程式モデル
第15章 潜在混合分布モデル
第16章 ベイズ推定を用いた分析
Appendix
Appendix１ Mplus の購入とインストール
Appendix２ RとR のパッケージのインスト－ル
Appendix 3 R の導入
Appendix 4 RStudio, R Commander, Rz によるGUI環境
Appendix5 本書のサンプルデータについて
内容説明
新しいソフトウェア、分析環境を使って、構造方程式モデリング（分散共分散構造分析）を実践していくユーザーのための入門書。ソフトウェアの導入については、購入方法からインストールの仕方まで、Ａｐｐｅｎｄｉｘに記した。
目次
導入編（構造方程式モデリングとは；Ｍ‐ｐｌｕｓの導入）
基礎編（回帰分析；パス解析；探索的因子分析；確証的因子分析；潜在変数を含んだパス解析；多母集団同時分析）
応用編（順序データのパス解析；カテゴリカル・制限従属変数に対する回帰モデル；媒介分析；項目反応理論；潜在曲線モデル；階層線形モデル、マルチレベル構造方程式モデル；潜在混合分布モデル；ベイズ推定を用いた分析）
著者等紹介
小杉考司［コスギコウジ］
１９７６年大阪府に生まれる。２００３年関西学院大学社会学研究科単位取得満了。２０１３年山口大学教育学部准教授。博士（社会学）
清水裕士［シミズヒロシ］
１９８０年大阪府に生まれる。２００８年大阪大学大学院人間科学研究科修了、博士（人間科学）。２０１１年広島大学総合科学研究科助教（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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感想・レビュー
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yutayonemoto
