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心理統計学 多変量解析(因子分析、単回帰分析、重回帰分析、パス解析、判別分析) 

多変量解析 その1

多変量解析とは、3つ以上の変数を同時に取り扱う統計解析法の総称であり、複数の変数間の相互関連について分析することが可能である。原因変数(独立変数)から結果変数(従属変数)を予測・説明する際に用いる。
多変量解析には因子分析単回帰分析重回帰分析パス解析判別分析主成分分析共分散構造分析数量化Ⅰ~Ⅲ類などがある。
因子分析
 複数の変数間に潜む「因子」を見つけ出す手法。因子とは「何らかの共通項」と考えるとわかりやすいかもしれない。


単回帰分析
 1つの量的な原因変数から1つの結果変数への影響力の強さを分析する手法。
単回帰


重回帰分析
 複数の量的な原因変数から1つの結果変数への影響力の強さを分析する手法。 
重回帰
(↑授業を肯定的・否定的に評価している程度に応じて、どの程度テスト得点に影響するか。授業に対し高評価すればするほど、その科目への動機づけが高まることでテスト得点は高くなるかもしれない)


パス解析
 複数の変数間の因果関係を模索する手法。研究者独自のモデルを想定できる。
パス解析


判別分析
 複数の量的変数から他の質的変数を予測する手法。
判別分析

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カテゴリ: [心理統計学・研究法]検定・分析編

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