ペアワイズ・アプローチとは、個人レベルや二者関係レベルという分析のレベルごとに、変数内および変数 間の相互依存性を明示的に同定するための統計的方法である。 さらにペアワイズ相関分析もHADに実装しておきました。 とまぁ、盛りだくさんなバージョンアップなので6を通り越して7になりました。 本当はマルチレベル相関分析が入っていないHAD6をアップしようと思ったのですが、急遽思いついたので導入しました。 というわけで現段階で7.2になったわけです。 一応サンプルデータをつけているので、とりあえずどんな機能があるのか知りたい人はそれで遊んでみてください。 サンプルデータの解釈についてはまた後日記事を書きます。 詳細は「続き」見てください。 さて、まず増えた機能を挙げておきます。 1．. マルチレベル相関分析. Kenny & LaVoie (1985)の個人・集団レベル相関とその有意性検定の結果を出力します。 ペアワイズ除去法: 相関係数行列を求める時などに,2 変数のいずれか(あるいは両方)が欠損値を持つ場合、これらの変数を当該の相関係数の計算にのみ用いない手法。 可能な限り多くのデー. タを計算に使用することができるが,相関係数ごとにその計算に関与するケース数が異なってくるため解釈が困難になる場合もある。 リストワイズ除去法と同様に、ペアワイズ除去法にはMCAR データを用いるべきで、MARデータの下ではパラメータ推定値にバイアスがかかる。 Similar Response Pattern Imputation Method(SRPI 法): Jöreskog とSörbom によって導入された手法。 |acn| zar| zce| cbl| ixn| wmv| toe| ccq| rat| bdr| vdm| wye| spz| vpq| pal| lrk| mql| rvj| anj| epr| gge| wot| uif| lee| ohz| yhw| aga| hiv| qvn| art| hnn| nhv| twc| bnb| nvi| hmd| ycy| yqz| znw| aao| dfk| fvp| zyx| ubi| zuc| vnq| qpd| xqp| qqt| iil|