1 / 8

成長・発達データにおける 多変量解析の効用と限界

成長・発達データにおける 多変量解析の効用と限界. 座長：狩野 　　１．無藤＋角谷（お茶の水女子大） 　　２．氏家（福島大） 　　３．松田（文京女子大） 座長：無藤 　　４．村上（名古屋大） 　　５．清水（関西大） 　　６．勢川（ University of Illinois ） 　　７．狩野他（大阪大） まとめ：無藤＋狩野. １．無藤＋角谷（お茶の水女子大）. ２．氏家（福島大）. 非常に難しい問題だと思います 私の能力を越えます フロアー・講演者からのコメントを お願いします. できる. できない. ３．松田（文京女子大）. １－０変数での因子分析

barrington-kellan
Download Presentation

成長・発達データにおける 多変量解析の効用と限界

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 成長・発達データにおける多変量解析の効用と限界成長・発達データにおける多変量解析の効用と限界 座長：狩野 　　１．無藤＋角谷（お茶の水女子大） 　　２．氏家（福島大） 　　３．松田（文京女子大） 座長：無藤 　　４．村上（名古屋大） 　　５．清水（関西大） 　　６．勢川（University of Illinois） 　　７．狩野他（大阪大） まとめ：無藤＋狩野

  2. １．無藤＋角谷（お茶の水女子大）

  3. ２．氏家（福島大） • 非常に難しい問題だと思います • 私の能力を越えます • フロアー・講演者からのコメントをお願いします

  4. できる できない ３．松田（文京女子大） • １－０変数での因子分析 • 連続変数とみなすと問題があることがある • 因子数の選定、推定値にバイアス • ２値データのための特殊な因子分析がある • LISREL, M-PLUSに装備 • 個人(54名)×月齢(12ヶ月)×項目(10変数) • ３相データ

  5. ４．村上（名古屋大） • 現状では　「共通ウェイトによる合成変量の使用」は、十分説得力をもつ • (1)が成立しないとき • そのことが顕在化しない方法で分析 • 成立しないことを認める。現状でベストな方法で分析 →　論文が採択されない

  6. missing がある場合の分析 ５．清水（関西大）

  7. ＳＥＭ・ＭＩＸＥＤ(ＳＡＳ・ＨＬＭ５)についてＳＥＭ・ＭＩＸＥＤ(ＳＡＳ・ＨＬＭ５)について 包含関係 ６．勢川（University of Illinois） MIXED SEM (i)(ii)(iii)

  8. さいごに • 他分野へ輸出できる方法論 • 方法論者と実質科学者とのコミュニケーション • 両者にbenefitのあるコミュニケーション • ユーザー・ディーラー・メーカーの有意な対話 • 現状の方法論の限界を覆い隠すのは？

More Related