心理統計講座movie

心理統計の初学者向けの講座である「心理統計講座」の動画版です。

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重回帰分析

1. 多変量解析を用いる際の注意点
2. 多変量解析
3. 重回帰分析
4. 単回帰分析
5. 重回帰分析、結果で注目すべき点
6. R2とβ
7. 重回帰分析、結果のパス図化
8. 重回帰分析、ここまでの内容から復習問題
9. 重回帰分析における変数の選択
10. 強制投入法
11. 変数増加法/変数減少法
12. ステップワイズ法
13. 重回帰分析を行う際の注意点 - 因果関係
14. 重回帰分析を行う際の注意点 - 疑似相関
15. 重回帰分析を行う際の注意点 - 多重共線性
16. 多重共線性の指標VIF
17. 多重共線性がみられた際の対処方法
18. 重回帰分析を行う際の注意点 - 抑制変数
19. 重回帰分析を行う際の注意点 - 調整変数
20. 重回帰分析を行う際の注意点まとめ
21. 重回帰分析の応用 - 多変量回帰分析、階層的重回帰分析

因子分析

1. 因子分析
2. 因子分析 - 結果の記述と読み方
3. 因子分析 - 結果を見るだけなら、わからなくてもよいもの
4. 因子分析 - わからなければいけないもの
5. 因子分析 - わからなければいけないもの 2
6. 因子と質問項目にはどのような関係があるのか
7. 因子分析の構造 -観測変数と潜在変数-
8. 因子分析の結果を疑ってみよう
9. 改めて因子分析とは
10. 因子分析 - どのようなデータを分析することができるのか？
11. 因子分析の手順
12. 因子分析 - 初期解
13. 因子軸の回転
14. 因子の解釈
15. 因子の解釈 - 因子負荷
16. 因子の解釈 - 因子寄与
17. 因子の解釈 - 因子寄与率
18. 因子の解釈 - 累積寄与率
19. 因子の解釈 - 共通性
20. 因子の解釈 - 独自性
21. 因子分析と主成分分析
22. 探索的因子分析と検証的（確認的）因子分析
23. 因子分析前の項目のクリーニング - 天井効果
24. 因子分析前の項目のクリーニング - 床効果

共分散構造分析

1. 共分散構造分析
2. 共分散構造分析で扱うのは因果モデル
3. 矢印（パス）
4. 構造変数 - 共分散構造分析
5. 誤差変数 - 共分散構造分析
6. 外生変数と内生変数 - 共分散構造分析
7. 変数を囲まないパス図 - 共分散構造分析
8. 測定方程式と構造方程式- 共分散構造分析
9. モデルの適合 - 共分散構造分析
10. モデルの評価 - 共分散構造分析
11. χ2検定 – モデルの評価
12. GFIとAGFI – モデルの評価
13. RＭR – モデルの評価
14. RＭSEA – モデルの評価
15. AIC - 情報量基準
16. モデルの改良と共分散構造分析の注意点
17. 多母集団同時解析が用いられる理由
18. 多母集団同時分析 実践編 #01

その他の分析

1. アルファ係数
2. アルファ係数の注意点
3. 尺度作成におけるアルファ係数を基準とした項目の取捨選択
4. ω係数 - オメガ係数
5. キューダー・リチャードソンの公式
6. α係数の背景思想
7. ウィルコクソンの符号順位検定
8. 級内相関係数
9. ポリコリック相関係数 – 質的データの相関係数
10. テトラコリック相関係数 – 質的データの相関係数
11. 偏相関係数
12. コルモゴロフ・スミルノフ検定
13. シャピロ・ウィルク検定
14. コルモゴロフ・スミルノフ検定とシャピロ・ウィルク検定の使い分け – サンプルサイズで判断する場合
15. サンプルサイズの決め方 – 尺度作成研究の場合
16. 多重ロジスティック回帰分析
17. ロジスティック回帰分析を使用した論文に表記されている”OR”とは？
18. 高次因子分析

コラム

• 統計ソフトのために、OSをアップデートしない研究者がいるのも理解できる - Mac OS Catalina と SPSS 21の事例
• Mplus
• 独立した２群の平均値の差の検定の使い分け
• js-STAR