2005年度上智大学シラバス
| ○講義概要 |
本講では，まず重回帰分析と因子分析を中心として多変量解析法について学び，それを基礎として構造方程式モデリングについて学ぶ。構造方程式モデリングは多数の下位モデルを有するが，確認的因子分析，（潜在変数を伴う）パス解析，成長曲線モデル，多母集団の同時分析などを取り上げる。講義とコンピュータソフトを用いた演習を並行して進める。
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| ○評価方法 |
出席状況(80%)、レポート(20%)
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| ○授業計画 |
| 1 | 多変量解析の基本
主要な基本統計量（平均、分散、共分散、標準偏差、相関など）の復習・学習 |
| 2 | 重回帰分析の基礎 |
| 3 | 構造方程式モデリングのためのソフトウェアの基礎 |
| 4 | 観測変数のパス解析 |
| 5 | ソフトウェアを用いた演習 |
| 6 | 因子分析（確認的因子分析と探索的因子分析） |
| 7 | 因子分析（確認的因子分析と探索的因子分析） |
| 8 | モデル母数の推定と推定の論理、そして、モデルの適合性 |
| 9 | 潜在変数のパス解析 |
| 10 | ソフトウェアを用いた演習 |
| 11 | 縦断的データの解析 |
| 12 | 現代テスト理論 |
| 13 | ソフトウェアを用いた演習 |
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Copyright (C) 2004 Sophia University
By：上智大学学事部学務課
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