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Python計量パーソナリティ心理学の評価
データ更新日:2020-09-13

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位26
総合点2
Qiitaの記事での点数1
twitterでの点数1

基本情報

内容こんなことまで,こんなふうに研究できる。新しい統計手法を駆使してパーソナリティ研究に挑む人たちに向けて幅広くモデルを紹介。
目次「クロスロード・パーソナリティ」シリーズ刊行にあたって はじめに 第1章 人間の性格は何次元か?─因子分析─ [谷伊織]  1 パーソナリティと構成概念  2 パーソナリティ尺度と因子分析  3 因子分析の実践─ Big Five 尺度短縮版を用いて─  4 因子分析のまとめと注意事項 第2章 項目反応理論による心理尺度の作成[久保沙織]  1 従来の項目分析とその限界  2 IRT による項目分析( 2値データの場合)  3 心理尺度の作成(順序カテゴリカルデータの場合) 第3章 人を健康/不健康に分けるだけが尺度じゃない─GHQ への潜在ランク理論の適用─ [清水裕士]  1 心の状態を順序的に評価する  2 潜在ランク理論  3 今回用いるデータ:精神的健康調査票(GHQ60)  4 潜在ランク理論によるGHQ60の潜在ランクの推定  5 潜在ランク理論の評価  6 まとめ 第4章 一対比較法や順位法による反応バイアスの抑制─イプサティブデータの項目反応理論による分析─ [登藤直弥]  1 反応バイアスとは  2 反応バイアスへの対処法  3 一対比較法と順位法  4 一対比較・順位法データに対する項目反応モデル  5 分析例  6 おわりに 第5章 外向的な人を内向的に,内向的な人を外向的にふるまわせると?─分散分析と交互作用─ [井関龍太]  1 効果はひとそれぞれ  2 分散分析の実施  3 交互作用があるのかないのかあいまいなときは?  4 最後に 第6章 自己愛の高い人は健康的なのか?─メタ分析─ [岡田涼]  1 自己愛と心理的健康の関連を考える  2 先行研究をまとめる  3 メタ分析で結論を出す 第7章 道徳性教育カリキュラムをどう組めばよいか─非対称三角尺度法─ [村上達也]  1 日本人の道徳心  2 道徳性教育プログラム  3 非対称三角尺度法  4 非対称三角尺度法の実施  5 結果の解釈  6 おわりに 第8章 大学入試期間のストレス対処経験は情動知能の成長感を高める?─多母集団の同時分析と媒介分析─ [野崎優樹]  1 研究の背景  2 データを集めた方法  3 多母集団の同時分析  4 媒介分析  5 まとめ 第9章 ストレスの強さは人によって違う?─階層的重回帰分析と交互作用─ [高野慶輔]  1 素因ストレスモデルと縦断調査  2 階層的重回帰分析と交互作用  3 モデルの推定と検定,結果の解釈  4 解釈のポイントとモデルの拡張  5 おわりに 第10章 二人一緒ならうまくいく?─マルチレベル構造方程式モデリング─[浅野良輔]  1 はじめに  2 本章の目的とデータの概要  3 個人から「関係」へ  4 共有された関係効力性  5 ペアデータを分析する  6 マルチレベル構造方程式モデリング  7 研究の流れ  8 おわりに 第11章 学習方略の使用に対する学習動機づけの効果は教師の指導次第?─階層線形モデル─ [鈴木雅之]  1 はじめに  2 本章の背景と目的  3 階層線形モデル  4 調査とデータの概要  5 分析の実施と結果  6 おわりに 第12章 遺伝と環境の心理学─高次積率を用いた行動遺伝モデル─ [尾崎幸謙]  1 遺伝と環境  2 行動遺伝学における遺伝の影響の意味  3 行動遺伝学の利点  4 単変量モデル  5 単変量モデルのパス図による表現  6 A,C,D,E の説明  7 ACE モデルとADE モデルおよびバイアス  8 興味のある変数に与える他の要因の影響  9 高次の積率を用いた構造方程式モデリングとACDEモデル  10 ACDE モデルの分析条件  11 ACDE モデルによる身長データの分析  12 まとめと展望 第13章 パーソナリティの変化と健康の変化の関係性の検討を行う─潜在変化モデルを用いた2 時点の縦断データの分析─ [高橋雄介]   1 パーソナリティ特性研究と縦断データ207  2 潜在変化モデルを用いた研究の具体例208  3 潜在変化モデルの実際213  4 けっきょく潜在変化モデルで何が検討できたのか215  5 潜在変化モデルの欠点と今後の展開216 第14章縦断データの分類─決定木および構造方程式モデル決定木─ [宇佐美慧]  1 縦断データと分類の問題  2 決定木による分類の概要  3 決定木による分類の原理  4 多変数の場合  5 構造方程式モデル決定木  6 決定木についての補足
著者荘島宏二郎
出版日2017-01
ページ数256
出版社ナカニシヤ出版

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