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1.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 新曜社, 2011.10  viii, 178, 6p ; 20cm
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2.

図書

図書
小塩真司, 川崎直樹編著
出版情報: 東京 : 金子書房, 2011.9  vii, 247p ; 21cm
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3.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2004.5  viii, 247p ; 21cm
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4.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : アルテ , 東京 : 星雲社 (発売), 2010.6  190p ; 19cm
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5.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2007.7  ix, 229p ; 21cm
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6.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 中央公論新社, 2020.8  227p ; 18cm
シリーズ名: 中公新書 ; 2603
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序章 : 性格とは何か
第1章 : 歳をとると人はやさしくなる?—性格と年齢
第2章 : 国民性・県民性は存在するのか—性格と住む場所
第3章 : 人々はどんどん賢く、ネガティブになっている?—性格と時代
第4章 : 男性と女性は何が同じで何が違うのか—性格と性差
第5章 : 好印象を与え、仕事がうまくいく性格とは—性格と生活
終章 : より良く生きるための自己分析
序章 : 性格とは何か
第1章 : 歳をとると人はやさしくなる?—性格と年齢
第2章 : 国民性・県民性は存在するのか—性格と住む場所
概要: 「あの人は性格がいいね」「もっと明るい性格だったらなあ」—私たちがよく話題にする「性格」。最新の心理学はそこに潜む謎を解明しつつある。歳をとると人はどう変わるのか。住む地域はどんな影響をもたらすか。日本人はどんどんネガティブになっているのか 。男女は何が同じで何が違うか。「成功」できる性格とは。性格についてよく知ることで居心地よく暮らせる環境を作り、幸福な人生を送るためのヒント。 続きを見る
7.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2014.6  xii, 275p ; 21cm
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第1章 : 分析のまえに—Amosとパス図の基本
第2章 : 相関関係を表す—相関係数
第3章 : 因果関係を表す—重回帰分析
第4章 : 原因も複数・結果も複数—重回帰分析・偏相関係数
第5章 : 因果関係の連鎖—重回帰分析のくり返し
第6章 : 互いに影響しあう関係—双方向の因果関係と多母集団の分析
第7章 : 潜在変数を用いる—因子分析
第8章 : 2つの潜在変数—2因子の因子分析
第9章 : 潜在変数を因果関係に組み込む—多重指標モデル・MIMICモデル
第10章 : より複雑なモデルへ—因子分析と重回帰分析の組み合わせ
第1章 : 分析のまえに—Amosとパス図の基本
第2章 : 相関関係を表す—相関係数
第3章 : 因果関係を表す—重回帰分析
概要: 相関関係、因果関係、潜在変数を用いた分析、さらにこれらを組み合わせた分析を1つずつ練習するなかで、パス図があらわす「意味」をつかむ。各章末に同じ分析をSPSSで行う方法もあわせて紹介して、さらに理解が深まるよう配慮した。パス図で表現し考える スキルを習得すれば、研究の理論構造を組み立てるうえでも役立つだろう。 続きを見る
8.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2018.7  viii, 287p ; 21cm
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第1章 : データ解析の基本事項—データの形式、入力と代表値
第2章 : 相関と相関係数—データの関連を見る
第3章 : X2検定・t検定—2変数の相違を見る
第4章 : 分散分析—3変数以上の相違の検討
第5章 : 重回帰分析—連続変数間の因果関係
第6章 : 因子分析—潜在因子からの影響を探る
第7章 : 因子分析を使いこなす—尺度作成と信頼性の検討
第8章 : 共分散構造分析—パス図の流れをつかむ
第9章 : 共分散構造分析を使いこなす—多母集団の同時解析とさまざまなパス図
第10章 : カテゴリを扱う多変量解析—クラスタ分析・判別分析・ロジスティック回帰分析・コレスポンデンス分析
第1章 : データ解析の基本事項—データの形式、入力と代表値
第2章 : 相関と相関係数—データの関連を見る
第3章 : X2検定・t検定—2変数の相違を見る
概要: データ解析の基礎からグラフィカルなパス図による表現までを初めての人にも使えるように、ていねいに解説!
9.

図書

図書
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.7  viii, 263p ; 21cm
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1 : 友人が多いほど満足?—外れ値と対策
2 : 興味があれば成績が良くなる?—曲線的な関連
3 : 速く走るほど成績アップ?—第3の変数の影響
4 : 親密な対人関係はストレスとなるか?—調整変数の理解
5 : スペースはどれくらい必要?—交互作用の理解
6 : 授業の効果は?—得点の変化
7 : 歪んだ項目を削除?—因子分析と項目分析
8 : 予測はうまくいくのか?—因果関係の表現
9 : 影響はつながるのか?—直接効果と間接効果
1 : 友人が多いほど満足?—外れ値と対策
2 : 興味があれば成績が良くなる?—曲線的な関連
3 : 速く走るほど成績アップ?—第3の変数の影響
概要: データ分析で陥りがちな問題点とその解決策を解説。データ分析の経験値を上げる9つのエピソード。
10.

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東工大
目次DB

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東工大
目次DB
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2008.6  xi, 259p ; 21cm
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まえがき ⅲ
第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1
   1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1
   1.1.1 Amosの作業画面 2
   1.1.2 Amosでよく使用するアイコンと簡単な説明 4
   1.2 パス図の基本 4つの基本図形-変数と因果・相関 7
   1.3 パス図の基本 基本図形の組み合わせからモデルをたてる 9
第2章 相関関係を表す 相関係数 10
   2.1 研究の背景と使用するデータ 心理学的な得点間の関連を検討する 11
   2.2 データの入力と読み込み データを入力する 12
   2.2.1 Excelのデータ 12
   2.2.2 SPSSのデータ 13
   2.2.3 タブ区切り,カンマ区切りのデータ 14
   2.3 データの読み込み Amosにデータを読み込む 15
   2.4 パス図を描く パス図でデータの相関関係を描く 18
   2.4.1 観測変数を描く 18
   2.4.2 相関関係を描く 23
   2.4.3 変数を指定する 25
   2.5 分析の指定と実行 パス図の相関関係の分析を実行する 27
   2.6 出力を見る パス図に分析結果を表示し,相関係数を見る 29
   2.6.1 出力パス図を見る 29
   2.6.2 テキスト出力を見る 30
   2.7 SPSSで分析してみると 相関係数を出力する 32
   2.7.1 データの入力と分析 32
   2.7.2 結果の出力 34
   解説 相関関係を散布図でたしかめる 35
   第2章 練習問題 40
第3章 因果関係を表す 重回帰分析 42
   3.1 研究の背景と使用するデータ 主観的幸福感に影響を及ぼす2因子について 43
   3.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→1つの観測変数 44
   3.2.1 データの入力と読み込み 44
   3.2.2 観測変数を描く 45
   3.2.3 誤差変数を描く 46
   3.2.4 外生変数間に双方向の矢印を描く 48
   3.2.5 変数を指定する 49
   3.2.6 分析の指定と実行 51
   3.3 出力を見る 因果関係を判断する 52
   3.3.1 出力パス図を見る 52
   3.3.2 テキスト出力を見る 54
   3.4 SPSSで分析してみると 因果関係を分析する 58
   3.4.1 相関係数を算出する 58
   3.4.2 重回帰分析を行なう 59
   3.4.3 結果をパス図に描く 61
   第3章 練習問題 62
第4章 原因も複数・結果も複数 重回帰分析・編相関係数 64
   4.1 研究の背景と使用するデータ 50名の中学生の学業成績と充実感に及ぼす影響 65
   4.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→2つの観測変数 67
   4.2.1 データの入力と読み込み 67
   4.2.2 ページレイアウトの設定 68
   4.2.3 観測変数を描く 69
   4.2.4 双方向矢印,単方向矢印を描く 70
   4.2.5 誤差変数を描く 71
   4.2.6 分析の指定と実行 73
   4.3 出力を見る 因果関係を判断する 74
   4.3.1 出力パス図を見る 74
   4.3.2 テキスト出力を見る 75
   4.4 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 78
   4.4.1 相関係数を算出する 78
   4.4.2 重回帰分析を行なう 79
   4.4.3 偏相関係数を算出する 81
   第4章 練習問題 84
第5章 因果関係の連鎖 重回帰分析のくり返し 87
   5.1 研究の背景と使用するデータ 完全主義→抑うつ・怒り→攻撃 87
   5.2 パス図を描く 因果関係の連鎖を描く 89
   5.2.1 データの入力と読み込み 89
   5.2.2 ページレイアウトの設定 89
   5.2.3 観測変数を描く 90
   5.2.4 単方向矢印を描く 91
   5.2.5 誤差変数を描く 91
   5.2.6 分析の指定と実行 94
   5.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 95
   5.3.1 出力パス図を見る 95
   5.3.2 テキスト出力を見る 96
   5.4 モデルを改良する パスを削除して再分析 101
   5.4.1 パス図の変更・出力 101
   5.4.2 テキスト出力を見る 103
   解説 パス解析における自由度 105
   解説 独立モデルと飽和モデル 107
   解説 適合度指標のいろいろ 110
   5.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係の連鎖を分析する 112
   5.5.1 相関係数を算出する 112
   5.5.2 重回帰分析を行なう 113
   5.5.3 偏相関係数を算出する 115
   5.5.4 結果をパス図に描く 117
   第5章 練習問題 118
第6章 互いに影響しあう関係 双方向の因果関係と多母集団の分析 120
   6.1 研究の背景と使用するデータ 「人にどう見られるか」で体型の自己イメージは変わるか 122
   分析1 双方向の因果関係を分析する 124
   6.2 パス図を描く 双方向の因果関係を描く 124
   6.2.1 データの入力と読み込み 124
   6.2.2 パス図を描く 124
   6.2.3 分析の指定と実行 126
   6.3 出力を見る パス図に分析結果を表示し,双方向の因果関係を判断 127
   6.3.1 出力パス図を見る 127
   6.3.2 テキスト出力を見る 128
   分析2 男女のパスを比べる(多母集団の分析) 130
   6.4 分析の指定と実行 グループ別の因果関係を分析する 130
   6.5 出力を見る パス図に分析結果を表示し,グループごとの傾向を見る 134
   6.5.1 出力パス図を見る 134
   6.5.2 テキスト出力を見る 135
   6.5.3 パス係数の差を見る 138
   第6章 練習問題 139
第7章 潜在変数を用いる 因子分析 143
   7.1 研究の背景と使用するデータ 「自己愛」の1因子モデル 144
   7.2 パス図を描く 1因子の因子分析モデルを描く 146
   7.2.1 データの入力と読み込み 146
   7.2.2 潜在変数を描く 146
   7.2.3 観測変数の変数名を指定する 148
   7.2.4 潜在変数に名前をつける 149
   7.2.5 分析の指定と実行 150
   7.3 出力を見る 1因子の因子分析を判断する 151
   7.3.1 出力パス図を見る 151
   7.3.2 テキスト出力を見る 153
   解説 係数の固定について 156
   7.4 SPSSで分析してみると 1因子の因子分析をする 160
   解説 因子分析の用語とパス図の対応 163
   第7章 練習問題 165
第8章 2つの潜在変数 2因子の因子分析 168
   8.1 研究の背景と使用するデータ 8つの形容詞への回答の分析 169
   8.2 パス図を描く 2因子の因子分析モデルを描く 171
   8.2.1 データの入力と読み込み 171
   8.2.2 ページレイアウトの設定 171
   8.2.3 潜在変数を描く(因子分析モデル) 172
   8.2.4 観測変数の変数名を指定 174
   8.2.5 潜在変数に名前をつける 176
   8.2.6 分析の指定と実行 177
   8.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 178
   8.3.1 出力パス図を見る 178
   8.3.2 テキスト出力を見る 179
   8.4 モデルを改良する Amosで行なう探索的な因子分析 183
   8.4.1 モデル改良の可能性を探る 183
   8.4.2 探索的モデル特定化 184
   8.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 189
   8.5.1 1因子の因子分析をくり返す 189
   8.5.2 斜交回転の探索的因子分析を行なう 193
   解説 確認的因子分析と探索的因子分析 195
   第8章 練習問題 198
第9章 潜在変数を因果関係に組み込む
   多重指標モデル・MIMICモデル 201
   9.1 研究の背景と使用するデータ 同じデータを異なるパス図で分析する 201
   ケース1 潜在変数から潜在変数への因果関係 202
   9.2 パス図を描く 潜在変数から潜在変数へのパスを引く 202
   9.2.1 潜在変数を描く(因子分析モデル) 202
   9.2.2 観測変数の変数名を指定 203
   9.2.3 潜在変数に名前をつける 203
   9.2.4 分析の指定と実行 205
   9.3 出力を見る 第8章のパス図結果と比べてみる 205
   解説 多重指標モデル 207
   ケース2 観測変数から潜在変数への因果関係 208
   9.4 パス図を描く 観測変数から潜在変数へのパスを引く 208
   9.4.1 パスを引く 208
   9.4.2 分析の指定と実行 209
   9.5 出力を見る 前の2つのパス図結果と比べてみる 210
   9.5.1 出力パス図を見る 210
   9.5.2 テキスト出力を見る 211
   解説 MlMlCモデル 213
   9.6 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係の分析 214
   9.6.1 ケース1の場合 214
   9.6.2 ケース2の場合 217
   第9章 練習問題 220
第10章 より複雑なモデルへ 因子分析と重回帰分析の組み合わせ 223
   10.1 研究の背景と使用するデータ 他者の評価が自尊心や不安に与える効果 223
   10.2 パス図を描く 潜在変数間の因果関係を描く 227
   10.2.1 ページレイアウトの設定 227
   10.2.2 潜在変数を描く(因子分析モデル) 227
   10.2.3 観測変数の変数名を指定 228
   10.2.4 潜在変数に名前をつける 229
   10.2.5 分析の指定と実行 230
   10.3 出力を見る 潜在変数間の因果関係を判断する 231
   10.3.1 出力パス図を見る 231
   10.3.2 テキスト出力を見る 232
   解説 複雑なモデルのつかみ方 235
   10.4 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係を分析する 237
   10.4.1 分析の手順 237
   10.4.2 因子分析を行なう 239
   10.4.3 信頼性係数を算出する 241
   10.4.4 尺度得点を算出する 243
   10.4.5 相関係数を算出する 245
   10.4.6 重回帰分析を行なう 246
   10.4.7 結果をパス図に描く 249
   第10章 練習問題 250
Amos関連文献 255
索引 257
まえがき ⅲ
第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1
   1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1
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