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AIパーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]の評価
データ更新日:2020-09-13

AI分野での評価

書籍の評価について

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書籍の評価について

順位19
総合点2
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基本情報

内容パーソナリティ心理学を学ぶ上で特に使用頻度の高い統計法を取り上げて解説した。研究論文を書く大学院生を想定し、学会誌に掲載された論文をベースに統計手法を解説するなど、実践的内容となっている。統計手法を学びつつ、パーソナリティ心理学の研究過程も学ぶことができる。 心理学のための統計学[全9巻] 1心理学のための統計学入門 2実験心理学のための統計学 3社会心理学のための統計学 4教育心理学のための統計学 5臨床心理学のための統計学 6パーソナリティ心理学のための統計学 7発達心理学のための統計学 8消費者心理学のための統計学 9犯罪心理学のための統計学
目次第1章 特性論――確認的因子分析  1.1 類型論と特性論  1.2 パーソナリティ変数の扱い方  1.3 ビッグファイブ  1.4 因子分析とは  1.5 因子分析を回帰分析としてとらえる  1.6 統計モデルの考え方  1.7 1因子の確認的因子分析  Quiz 第2章 性格の構造を把握する――適合度・自由度  2.1 1因子2変数の確認的因子分析モデル  2.2 1因子4変数の確認的因子分析モデル  2.3 連立方程式と統計モデルの関係  2.4 適合度  2.5 2因子モデルとの比較  2.6 残差の利用  2.7 倹約的指標  2.8 多因子の確認的因子分析  2.9 標準化パス係数  2.10 因子得点(因子の特性)  Quiz 第3章 知能の構造を探る――高次因子分析と復習  3.1 知能と因子分析  3.2 高次因子分析  3.3 標準化推定値(復習)  3.4 2次因子分析モデルの適合度(1次因子が4つの場合)  3.5 識別の方法  3.6 1次因子が3つの場合  3.7 1次因子が2つの場合  3.8 確認的因子分析と2次因子分析のまとめ  3.9 ビッグファイブ5因子間の関係  Quiz 第4章 測定道具の性能――信頼性と妥当性  4.1 良い尺度とは  4.2 信頼性とは  4.3 信頼性=観測変数(測定値)どうしの相関係数  4.4 各種の信頼性  4.5 α係数  4.6 ω係数  4.7 実際の知能検査のα係数とω係数  4.8 妥当性  4.9 統合的な妥当性概念  4.10 ジェンダー・アイデンティティ尺度の妥当性  Quiz 第5章 抑うつを説明する――単回帰分析・重回帰分析・パス係数と標準誤差  5.1 単回帰分析  5.2 重回帰分析  5.3 標準誤差の考え方  5.4 標準誤差を用いた有意性検定とその具体例  5.5 パス解析モデル(3変数:その1)  5.6 パス解析モデル(3変数:その2)  Quiz 第6章 抑うつの規定要因を理解する――因子間のパス解析  6.1 因子を用いる理由  6.2 因子間の重回帰モデル  6.3 適合度が求まる理由  6.4 因子間のパス解析モデル  6.5 調整変数としてのパーソナリティ――多母集団分析  Quiz 第7章 遺伝と環境――行動遺伝学・多母集団分析  7.1 遺伝と環境の影響とは何か  7.2 個人差の分解  7.3 双生児データの使用  7.4 遺伝・共有環境・非共有環境  7.5 パーソナリティに対する相加的遺伝・共有環境・非共有環境の影響  7.6 SEMによる単変量モデルの分析  7.7 SEMによる単変量モデルの分析の具体例  7.8 その他のモデル  Quiz 付録 索引
著者尾崎幸謙, 荘島宏二郎
出版日2014-09-10
ページ数126
出版社誠信書房

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