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[BOOKデータベースより]
本書では共分散構造分析（ＣＳＡ，Ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ），あるいは構造方程式モデリング（ＳＥＭ，Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｅｑｕａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）と呼ばれる数理統計モデルの応用可能性を論じる。応用編では、共分散構造モデルによって様々な数理モデルがどのように表現されるかを具体的に詳述する。モデルの含意とデータの特徴をパスダイアグラム・方程式・共分散構造によって表現し、統一的な視点から数理モデル群の展望を行う。応用編に登場するモデルをそのまま実行するだけでも相当に高度な分析が可能になるし、掲載されたモデルを学んだ後には、読者自身のデータに合わせて独自のモデルを構成できるようになっているに違いない。その意味において本書で論じるモデルはあくまでも例示にすぎない。
方程式モデルの表現
因子分析法
実験データの解析
時系列解析
行動遺伝学
上限と下限のあるデータの分析
テスト理論
パス解析
非線形・交互作用モデル
多相・直積モデル〔ほか〕