-
HIGUCHI_MA
- 4747
- 0
- 1
- 1
-
- いいね！1
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
「縦断データをマルチレベル分析する時」のお話。理論も実践も！4時間の長丁場頑張ろう。ということで始まりました。
2012-11-03 13:04:57
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
[stats] マルチレベル分析講習会（縦断データ編）に参加して勉強する http://t.co/B48MAomK
2012-11-03 13:10:15
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
従来の分析は反復測定デザインのANOVA。あるいはTime2-Time1を計算し，それを使った相関や回帰，SEM。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:11:17
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
従来型の分析の問題点（1）Betweenの要因が連続量の場合は困ったことになってしまう。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:13:06
MizumotoAtsushi
@MizumotoAtsushi
参加なう。@sakaue: [stats] マルチレベル分析講習会（縦断データ編）に参加して勉強する http://t.co/lA3A4g6u
2012-11-03 13:13:22
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
従来型の分析の問題点（2）3時点の場合などは困っちゃう。測定時点が対象者によって変わっちゃったら困っちゃう。
2012-11-03 13:14:41
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
withinデータは，個人の中に測定時点がネストされているので，階層データなのだ。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:16:36
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
マルチレベルモデリング: 階層性があるデータを適切に分析する方法。階層性とは、ネストされた（入れ子になった）データのこと #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:16:40
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
Latent curve modelやHLMが縦断データにおけるマルチレベルモデリング。非常によく似ているが，若干違う結果を返してくる。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:17:31
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
マルチレベルモデリングならば，連続量も要因に投入できるし，3時点以上の変化に構造を仮定できる！ #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:18:25
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
このへんは、Eye-tracking で同じ人から何度もデータ取るから、使えると考えておいいかなー #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:19:00
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
縦断データのマルチレベルモデリング: 切片（Time1時点での得点）と傾き（Time1からどれくらい線形的に変化したか）を推定できる #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:23:23
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
潜在曲線モデル: 時系列データの構造を分析する手法で、SEM の一種。切片と変化量を潜在変数として推定する。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:29:48
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
切片から顕在変数へのパスはすべて1。傾きからのパスは時点が進むにつれて大きく。例えばTime1が0，順に1，2，3... #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:32:13
Masataka HIGUCHI
@HIGUCHI_MA
傾きからのパスの固定母数は0，1，2，3，という形で設定しておくが，要は切片（0）をどこにするかで決めてよい。2時点目を切片にしたければ-1，0，1，2．．．になる。 #マルチレベル講習会
2012-11-03 13:42:46