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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

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成長・発達データにおける 多変量解析の効用と限界

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  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？

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