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経験サンプリング法入門 貸出可

ナイアル・ボルジャー／著 -- 北大路書房 -- 2025.8 -- 140.7 ／140.7


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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
県立（本館） 公開閲覧 /140.7/B63/ 116598756 一般図書 利用可 在架 iLisvirtual
電子書籍 KinoDen /// 320017304 電子一般 禁帯出 在架 iLisvirtual

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タイトル 経験サンプリング法入門
副書名 集中的縦断研究のデザインと分析を学ぶ
著者 ナイアル・ボルジャー ／著, ジャン=フィリップ・ロレンソ ／著, 尾崎 由佳 ／訳  
出版者 北大路書房
出版年 2025.8
ページ数 12,244p
大きさ 21cm
一般件名 心理学-研究法 , 社会科学-研究法
NDC分類 140.7 ／ 140.7
内容紹介 調査対象者の行動・感情データをリアルタイムで短期間に繰り返し収集する調査手法「経験サンプリング法」。その理論から実践ノウハウまでを完全ガイド。サンプル・データセットと分析コードのダウンロードサービス付き。
ISBN 978-4-7628-3290-1

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目次

第1章 集中的縦断法の基本
  1.1 集中的縦断法とは何か
  1.2 集中的縦断法の活用例
  1.3 なぜ集中的縦断法を使うのか
  1.4 この本の目標と想定する読者
  1.5 この本の構成
  1.6 おすすめの文献
第2章 集中的縦断デザインの種類
  2.1 集中的縦断デザインの長所
  2.2 リサーチ・クエスチョンの種類
  2.3 デザインの種類と典型例
  2.4 集中的縦断デザインの限界
  2.5 どの集中的縦断デザインを選ぶべきか?
  2.6 章のまとめ
  2.7 おすすめの文献
第3章 集中的縦断データの基本
  3.1 データセットのサンプル
  3.2 参加者間と参加者内レベルの分析
  3.3 参加者間の異質性を想定する:ランダム効果
  3.4 時間を考慮に入れる
  3.5 集中的縦断データに独立したユニットはいくつあるのか?
  3.6 X変数に適切なゼロ・ポイントを選ぶ
  3.7 章のまとめ
  3.8 おすすめの文献
第4章 連続変数の時系列変化のモデリング
  4.1 時系列データセット
  4.2 線形成長モデルの適用
  4.3 時系列データを報告するときの書き方
  4.4 章のまとめ
  4.5 おすすめの文献
  ●第4章の付録
第5章 参加者内の因果過程のモデリング
  5.1 参加者内の因果過程をモデリングする
  5.2 因果過程のデータセット
  5.3 マルチレベル因果モデルの適用
  5.4 反復測定に欠損値がある場合のモデリング
  5.5 測定間隔が不均等な場合
  5.6 因果過程データを報告するときの書き方
  5.7 章のまとめ
  5.8 おすすめの文献
  ●第5章の付録
第6章 カテゴリカル変数のモデリング
  6.1 カテゴリカルな結果のデータセットを分析する
  6.2 朝の怒りと日中の葛藤発生の関連についての集中的縦断モデル
  6.3 SAS PROC GLIMMIXによる分析
  6.4 IBM SPSS GENLINMIXEDによる分析
  6.5 Mplusによる分析
  6.6 章のまとめ
  6.7 おすすめの文献
  ●第6章の付録
第7章 集中的縦断法による心理測定
  7.1 ランダムな測定誤差についての基本的な考え方
  7.2 一般化可能性理論の活用
  7.3 マルチレベル確証的因子分析の活用
  7.4 章のまとめ
  7.5 おすすめの文献
第8章 二者関係を扱う集中的縦断調査のデザインと分析
  8.1 日常的な二者関係について研究する
  8.2 二者関係を扱う集中的縦断調査の方法およびデザイン
  8.3 二者関係の集中的縦断データのためのマルチレベル・モデル
  8.4 ダイアド型の集中的縦断データを報告するときの書き方
  8.5 章のまとめ
  8.6 おすすめの文献
  ●第8章の付録
第9章 個人内の媒介分析
  9.1 単一レベルの媒介からマルチレベルの媒介へ
  9.2 サンプルデータによる分析例
  9.3 統計ソフトウェアによる参加者内媒介の分析
  9.4 結果の解釈
  9.5 章のまとめ
  9.6 おすすめの文献
第10章 集中的縦断デザインにおける統計的検定力
  10.1 検定力へのアプローチ
  10.2 マルチレベル・モデルの検定力
  10.3 時系列データ例における検定力
  10.4 因果過程データ例における検定力
  10.5 カテゴリカル変数データ例における検定力
  10.6 二者関係過程データ例における検定力
  10.7 参加者内媒介データ例における検定力
  10.8 章のまとめ
  10.9 おすすめの文献

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