目次


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このページは、平成11年2月5日に開設しました。
このページは、平成26年6月13日に一部更新しました。

なお、計量心理学演習授業時のパワーポイントファイルについては、つぎをクリックのこと:

  1. 計量心理学演習 a(春学期)パワーポイントファイル
  2. 心理統計学a/第1回授業ウエブ宿題用パワーポイントファイル
  3. 計量心理学演習 b(秋学期)パワーポイントファイル

  1. 分散分析

    1. 分散分析とは
    2. (1変量) 分散分析の広がり  
    3. 完全無作為化デザインと多重比較

      1. 完全無作為化デザイン
      2. 多重比較とその検定
      3. 計画的直交対比
      4. 計画的非直交対比
      5. 非計画的(事後的)非直交対比
      6. SAS による完全無作為化デザインの分析 (ダウンロードコーナーあり)
      7. SAS における4つの平方和とその選択
       
    4. 完全無作為化2要因デザインと交互作用

      1. 完全無作為化2要因デザイン
      2. 全体的交互作用の意味
      3. 部分的交互作用とその検定
      4. 主効果と交互作用の検定の優先順位の問 題
      5. 部分的交互作用検定時の族あたりの危険 率のコントロール
      6. SAS による完全無作為化2要因デザイン の分析(ダウンロードコーナーあり)
      7. クロネッカー積の定義と対比ー対比交互 作用
       
    5. 乱塊法デザインと反復測定の考え方

      1. 乱塊法デザイン
      2. 1要因反復測度デザインとその考え方
      3. Hotelling の T2 統計量を用いた1要因反復測度デザイ ン分析
      4. SAS による単純な RB-p デザインの ANOVA 分析 (ダウンロードコーナーあり)
      5. SAS による反復測度 RB-p デザインの ANOVA 分析 (ダウンロードコーナーあり)
      6. SAS/IML による反復測度 RB-p デザインの GMANOVA 分析 (ダウンロードコーナーあり)
       
    6. 乱塊2要因デザインと反復測定の考え方

      1. 乱塊2要因デザイン
      2. 2要因反復測度デザインとその考え方
      3. GMANOVA の特殊ケースとしての2要因反 復測度デザイン
      4. SAS による単純な乱塊2要因デザインの ANOVA 分析(ダウンロードコーナーあり)
      5. 2要因反復測度デザイン分析におけるク ロネッカー積の利用方法
      6. SAS、STATISTICA による2要因反 復測度 RBF-pq デザインの ANOVA 分析(SAS プログラムのダウン ロードコーナーあり)
      7. SAS/IML による反復測度 RBF-pq デザイ ンの GMANOVA 分析(ダウンロードコーナーあり)
       
    7. 分割区画デザインと反復測定の考え方

      1. 分割区画デザイン
      2. 2要因のうち1要因が反復測度から成る デザインとその考え方
      3. GMANOVA による反復測度 SPF-p.q デザ インの分析
      4. SAS による単純な SPF-p.q デザインの ANOVA 分析(ダウンロードコーナーあり)
      5. SAS による反復測度 SPF-p.q デザイン の ANOVA 分析(ダウンロードコーナーあり)
      6. SAS/IML による反復測度 SPF-p.q デザ インの GMANOVA 分析(ダウンロードコーナーあり)
       
    8. 一事例実験デザイン

  2. 反復測度分散分析

    1. 球形検定

      1. 対称性仮定と球形仮定
      2. Mauchlyの球形検定
      3. 大局的球形仮定と局所的球形仮定
      4. 多標本球形仮定と Mendoza の多標本球形検定
      5. 球形検定の問題点とF比の歪みへの対処法
      6. Bartlett の球形検定と Mauchly の球形検定の違い

    2. 反復測定 ANOVA か、(G)MANOVA かの選 択の問題

  3. 各種一致係数と級内相関

    1. 各種一致係数
    2. 級内相関

  • 引用文献

     付録. 統計学の基礎概念

    1. 事象・確率・標本空間

      1. 事象
      2. 確率・標本空間・確率変数
      3. 条件付き確率と事象の独立性
      4. 確率不等式

    2. 分布

      1. 度数分布・母集団分布・標本分布
      2. 離散分布と連続分布
      3. 確率密度と分布関数
      4. 確率変数の期待値と分散

    3. 基本的な統計量の分布と非心分布

      1. 基本的な統計量の分布
      2. 非心分布
      3. 中心極限定理

    4. 仮説の検定と2種類の過誤

      1. 統計的仮説検定と2種類の仮説
      2. 単純仮説と複合仮説
      3. 棄却域と対立仮説
      4. 2種類の過誤と検出力
      5. 片側検定と両側検定

    5. Bayes の定理・最尤原理と ML 推定量

      1. Bayes の定理
      2. 事前・事後確率と尤度
      3. Bayes の定理と最尤原理
      4. 最尤原理と ML 推定量

    6. 推定量とその性質

      1. 母数と推定量
      2. 推定量の持つべき性質
      3. 一致性と不偏性
      4. 有効性と最小分散性
      5. 充足性(十分性)
      6. 尤度比検定

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