経験サンプリング法入門
出版社: 北大路書房
- 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。その理論から実践ノウハウまでを完全ガイド。
- 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，経験サンプリング法や日誌法。研究デザインの選択，仮説の導出，分析モデルの立て方などの理論から，統計分析や論文執筆に関する実践的なノウハウまで完全ガイド。心理，教育，医療看護，マーケティング，公共政策など幅広い研究領域で活用できる。
- 創刊編集者のことば
はじめに
謝辞
訳者まえがき
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制約
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 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
文 献
訳者あとがき
索 引
