心理統計講座movie

講座の概要 / OUTLINE

心理統計の初学者向けの講座である「心理統計講座」の動画版です。

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動画一覧 / contents list

心理学の特徴

データの種類

要約統計量

正規分布

標準得点

推測統計

統計的仮説検定

カイ二乗検定

平均値の差の検定

分散分析

相関係数


重回帰分析

  1. 多変量解析を用いる際の注意点
  2. 多変量解析
  3. 重回帰分析
  4. 単回帰分析
  5. 重回帰分析、結果で注目すべき点
  6. R2とβ
  7. 重回帰分析、結果のパス図化
  8. 重回帰分析、ここまでの内容から復習問題
  9. 重回帰分析における変数の選択
  10. 強制投入法
  11. 変数増加法/変数減少法
  12. ステップワイズ法
  13. 重回帰分析を行う際の注意点 - 因果関係
  14. 重回帰分析を行う際の注意点 - 疑似相関
  15. 重回帰分析を行う際の注意点 - 多重共線性
  16. 多重共線性の指標VIF
  17. 多重共線性がみられた際の対処方法
  18. 重回帰分析を行う際の注意点 - 抑制変数
  19. 重回帰分析を行う際の注意点 - 調整変数
  20. 重回帰分析を行う際の注意点まとめ
  21. 重回帰分析の応用 - 多変量回帰分析、階層的重回帰分析

因子分析

  1. 因子分析
  2. 因子分析 - 結果の記述と読み方
  3. 因子分析 - 結果を見るだけなら、わからなくてもよいもの
  4. 因子分析 - わからなければいけないもの
  5. 因子分析 - わからなければいけないもの 2
  6. 因子と質問項目にはどのような関係があるのか
  7. 因子分析の構造 -観測変数と潜在変数-
  8. 因子分析の結果を疑ってみよう
  9. 改めて因子分析とは
  10. 因子分析 - どのようなデータを分析することができるのか?
  11. 因子分析の手順
  12. 因子分析 - 初期解
  13. 因子軸の回転
  14. 因子の解釈
  15. 因子の解釈 - 因子負荷
  16. 因子の解釈 - 因子寄与
  17. 因子の解釈 - 因子寄与率
  18. 因子の解釈 - 累積寄与率
  19. 因子の解釈 - 共通性
  20. 因子の解釈 - 独自性
  21. 因子分析と主成分分析
  22. 探索的因子分析と検証的(確認的)因子分析
  23. 因子分析前の項目のクリーニング - 天井効果
  24. 因子分析前の項目のクリーニング - 床効果

共分散構造分析

  1. 共分散構造分析
  2. 共分散構造分析で扱うのは因果モデル
  3. 矢印(パス)
  4. 構造変数 - 共分散構造分析
  5. 誤差変数 - 共分散構造分析
  6. 外生変数と内生変数 - 共分散構造分析
  7. 変数を囲まないパス図 - 共分散構造分析
  8. 測定方程式と構造方程式- 共分散構造分析
  9. モデルの適合 - 共分散構造分析
  10. モデルの評価 - 共分散構造分析
  11. χ2検定 – モデルの評価
  12. GFIとAGFI – モデルの評価
  13. RMR – モデルの評価
  14. RMSEA – モデルの評価
  15. AIC - 情報量基準
  16. モデルの改良と共分散構造分析の注意点
  17. 多母集団同時解析が用いられる理由

その他の分析

  1. アルファ係数
  2. アルファ係数の注意点
  3. 尺度作成におけるアルファ係数を基準とした項目の取捨選択
  4. ω係数 - オメガ係数
  5. キューダー・リチャードソンの公式
  6. α係数の背景思想
  7. ウィルコクソンの符号順位検定
  8. 級内相関係数
  9. ポリコリック相関係数 – 質的データの相関係数
  10. テトラコリック相関係数 – 質的データの相関係数
  11. 偏相関係数
  12. コルモゴロフ・スミルノフ検定
  13. シャピロ・ウィルク検定
  14. コルモゴロフ・スミルノフ検定とシャピロ・ウィルク検定の使い分け – サンプルサイズで判断する場合
  15. サンプルサイズの決め方 – 尺度作成研究の場合

コラム

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コメント: 3
  • #1

    7マル (火曜日, 06 8月 2019 15:22)

    長内先生の統計の話は何度も聞きたくなるので、こういうサービスは需要があるのではないでしょうか。ただ、更新頻度がゆっくり過ぎます。

  • #2

    銚子丸 (水曜日, 29 1月 2020 12:16)

    上の方が、更新頻度について懸念を評されておりますが、ここ数ヶ月間は毎日更新され続けているように思いますが…。数学が苦手な私には、ワン・イシューごとにスモールステップで進む、この講座はとても助かっています。私が知る限り他にはないタイプの教材です。わからなくならないのいいです!このまま更新され続けることを期待しています。

  • #3

    長内先生ウォッチャー (日曜日, 21 6月 2020 07:42)

    通学版より扱う手法が増えそうな予感。経済的なコストだけ考えるのなら、通学版と比べて異様にパフォーマンスよいですね。