1 成長・発達データにおける 多変量解析の効用と限界 座長：狩野 １．無藤＋角谷（お茶の水女子大） ２．氏家（福島大） ３．松田（文京女子大） 座長：無藤 ４．村上（名古屋大） ５．清水（関西大） ６．勢川（University of Illinois） ７．狩野他（大阪大） まとめ：無藤＋狩野 2 １．無藤＋角谷（お茶の水女子大） 3 ２．氏家（福島大） • 非常に難しい問題だと思います • 私の能力を越えます • フロアー・講演者からのコメントを お願いします 4 ３．松田（文京女子大） • １－０変数での因子分析 – 連続変数とみなすと問題があることがある • 因子数の選定、推定値にバイアス – ２値データのための特殊な因子分析がある • LISREL, M-PLUSに装備 • 個人(54名)×月齢(12ヶ月)×項目(10変数) – ３相データ できない できる 5 ４．村上（名古屋大） • 現状では 「共通ウェイトによる合成変量の使用」 は、十分説得力をもつ • (1)が成立しないとき – そのことが顕在化しない方法で分析 – 成立しないことを認める。現状でベストな方法 で分析 → 論文が採択されない 6 ５．清水（関西大） • missing がある場合の分析 7 ６．勢川（University of Illinois） • ＳＥＭ・ＭＩＸＥＤ(ＳＡＳ・ＨＬＭ５)について • 包含関係 MIXED SEM (i) (ii) (iii) 8 さいごに • 他分野へ輸出できる方法論 • 方法論者と実質科学者とのコミュニケーション – 両者にbenefitのあるコミュニケーション – ユーザー・ディーラー・メーカーの有意な対話 • 現状の方法論の限界を覆い隠すのは？
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![1 [2015 九州大] 2 [2015 信州大] 3 [2002 名古屋大]](http://s1.expydoc.com/store/data/007749069_1-2e3c2dce27d062d1f896771747ca2930-250x500.png)
