1 心理学の基礎 (6) 因子分析の基本問題 香川大学経済学部 堀 啓造 日本心理学会第回大会 ２０００年１１月６日.

マルチレベル共分散構造分析 清水裕士 大阪大学大学院人間科学研究科日本学術振興会. 本発表の概要・目的 個人 - 集団データの階層性 個人 - 集団データの階層性 階層的データは従来の方法では十分な分析が できない 階層的データは従来の方法では十分な分析が できない 従来の方法は何が不十分なのか？
1 / 44 SPSS ハウツー 独立行政法人 大学入試センター 橋本 貴充 2007 年 3 月 30 日 ( 金 )
1 徹底討論「主成分分析 vs 因子分析」 主成分分析は因子分析ではない ! 狩野裕 （大阪大学） 日本行動計量学会第 30 回大会 於：多摩大学.
寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 atsushi [at] si.aoyama.ac.jp
グラフィカル多変量解析 ----目で見る共分散構造分析----
データ解析
平成１４年２月８日 卒業研究報告 相関行列に基づく非計量多次元尺度法 に関する研究
因子分析，共分散構造分析 Factor Analysis Structural Equations Model
コメント 狩野裕 （大阪大学 人間科学研究科）.
寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 atsushi [at] si.aoyama.ac.jp
確率･統計Ⅰ 第12回 統計学の基礎1 ここです！ 確率論とは 確率変数、確率分布 確率変数の独立性 ／ 確率変数の平均
　　個人投資家向け株式分析 　　と予測システム A１グループ　　劉　チュン.
環境心理尺度ファイルＷＧ資料 環境心理評価尺度の品質とは？ 小島隆矢（建築研究所）
多変量解析　－重回帰分析－ 発表者：時田　陽一 発表日：11月20日.
共分散構造分析（ＳＥＭ）は パス解析，因子分析，分散分析のすべてにとって代わるのか？
コメント 「ファセット・アプローチの 魅力とパワー」
因子分析と共分散構造分析 狩野 裕 大阪大学人間科学部 日本行動計量学会 春の合宿セミナー
大学院に向けての学習の進め方 〔注意〕 ＊この資料は、「このとおり学習すれば合格する」と保証するものではありません。 ＊筆記試験以外に「面接試験」があります。「筆記試験の成績さえ良ければ合格する」ということではありません。 ＊「ここに掲載しているテキストから試験問題が出題される」という意味ではありません。
攻撃性尺度の分析：小学生ｖｓ中学生Ⅱ ---- 多母集団の同時分析＆男女間の平均を調整 ----
GD07WS マルチレベル共分散構造分析 指定討論
コメント 狩野 裕 大阪大学人間科学部 日本心理学会ワークショップ 「探索的因子分析における変数の選択（3）」
データ分析2 １．平均値の比較のタイプ ２．対応のあるt検定 ３．対応のないt検定 ４．3つの以上のグループの差を調べる 5．参考文献
第５回（5/10） 授業の学習目標 １.１.５節 検定の前提とその適否について考えよう（テキスト輪読 p.１０から p.１１）
第37回日本看護研究学会学術集会 シンポジウムII 20011/8/8(月)（デブの日）14：40～16:40 中山和弘（聖路加看護大学）
分布の非正規性を利用した行動遺伝モデル開発
林俊克＆廣野元久「多変量データの活用術」：海文堂
日本行動計量学会第29回大会　於：甲子園大学　（2001/9/14-16）
初歩的情報リテラシーと アンケート集計のためのExcel・SPSS講座
因子分析や３相因子分析による分析の問題点を整理する 狩野裕＋原田章（行動工学講座）
寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 社会統計　第12回 重回帰分析（第11章前半） 寺尾　敦 青山学院大学社会情報学部
第3章 重回帰分析 ｰ 計量経済学 ｰ.
第3章 重回帰分析 ｰ 計量経済学 ｰ.
ＳＥＭＦＡＱ： 共分散構造分析に関する10の質問
データ分析入門（13） 第13章　主成分分析 廣野元久.
主成分分析 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　結城　　隆　　　.
回帰分析／多変量分析 1月18日.
「教育工学をはじめよう」 　第２章 　　　　学会発表に向けて 　　　　プロポーザルを書く 発表 菊池　陵　　皂　智樹.
主成分分析と因子分析 による競馬の勝因の研究
構造方程式モデリング（SEM） Structural Equation Modeling.
13.1　パス解析 （１）　標準偏回帰係数 変数の標準化.
相関分析.
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
4章までのまとめ ｰ 計量経済学 ｰ.
PCAからICAへ？ 狩野裕＋清水昌平 （大阪大学人間科学部） 日本行動計量学会：東京大学　平成12年10月.
T2統計量・Q統計量 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
多母集団の同時分析 豊本満喜子 大阪大学人間科学部.
秋期 第1回（9/25）授業の目標 授業五か条の再確認をする。 秋期の心理統計学の学習内容を知る。 ２、３の注意事項を確認する。
独立成分分析 (ＩＣＡ：Independent Component Analysis )
香川大学経済学部 堀 啓造 日本心理学会第６４回大会 ２０００年１１月６日
数量分析 第２回 データ解析技法とソフトウェア
講義を行うにあたっての注意 講義は静かに行いたい 出席は取らない(自由に休んでよろしい) 大学と高校の違い 人や先生に聞く・質問すること
東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 亀田弘之
多変量解析 ～主成分分析～ １．主成分解析とは ２．適用例と解析の目的 ３．解析の流れ ４．変数が２個の場合の主成分分析
尺度化について 狩野　裕 大阪大学人間科学部.
再討論 狩野裕 （大阪大学人間科学部）.
パターン認識特論 担当：和田 俊和 部屋 A513 主成分分析
部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS
プロセスデータ解析学５ -主成分分析- 担当：長谷部伸治 　　　　金　尚弘.
対応のある共分散分散行列の同時分析 ーー 震災ストレスデータの同時分析 ーー
データの型 量的データ 質的データ 数字で表現されるデータ 身長、年収、得点 カテゴリで表現されるデータ 性別、職種、学歴
１．因子分析とは ２．因子分析を行う前に確認すべきこと ３．因子分析の手順 ４．因子分析後の分析 ５．参考文献 ６．課題11
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
「ＩＣＡによる顔画像特徴量抽出とＳＶＭを用いた表情認識」
ヒューマン・インターフェースとしてのGIS —空間データ変換から地図表現へ—
データ解析 静岡大学工学部 安藤和敏
心理学研究の自己点検(6)： 心理学研究における 探索的因子分析の基本問題 企画・講演：堀 啓造氏
生物統計学・第14回 全体を眺める（6） －相関ネットワーク解析－
回帰分析入門 経済データ解析　2011年度.