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マルチレベルモデル講習会 実践編
- 2. 自己紹介
• 清水裕士
– 所属:広島大学 大学院総合科学研究科
• 助教
– 専門:社会心理学 グループダイナミクス
• 親密な対人関係におけるソーシャル・サポート
• 社会規範・道徳の進化
• 連絡先
– E-mail:simizu706(at)hiroshima-u.ac.jp
– Webサイト:http://norimune.net
– Twitter: @simizu706
- 31. HADとは
• 無償のソフトウェアです
– 利用は無償です
– 清水のブログからからダウンロードできます
• http://norimune.net/had
• 何度でもダウンロードできます
• 自由なソフトウェアです
– ソースコードを自由に閲覧・変更することができます
• 第三者への配布も自由です
– ライセンス
• GNU General Public License(GPL)に則ってます
• ライセンスについては「HADとは」
( http://norimune.net/had)のページを参照してください。
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- 75. HLMとML-SEMの違い
• 同じ点
– 階層的なデータを分析できる
– ML-SEMはHLMの上位モデル
• 回帰分析と構造方程式モデルの関係と同じ
• ML-SEMの利点
– モデリングが自由(HLMは従属変数が一つ)
– 個人のデータから、集団レベルの独立変数を推定で
きる(HLMは平均値を算出する必要がある)
• HLMの利点
– 多くのソフトウェアが対応している
– 制限付き最尤法を利用できる
• 不偏分散を推定できる
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- 76. 階層線形モデルについての資料
• Raudenbush, S. W. & Bryk, A. S. (2002).
– Hierarchical linear models – Applications and data
analysis methods(2nd ED.).
– HLMについてのほぼすべてが書いてある
• PreacherのWebサイト
– http://www.quantpsy.org/interact/index.html
– HLMの単純効果分析を実行できる
• 奥村太一 (2006).
– 階層的線形モデルによるデータの分析例
– http://www.p.u-tokyo.ac.jp/~okumurin/gd_okumura.pdf
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- 78. ありがとうございました
• 清水裕士
– 所属:広島大学 大学院総合科学研究科
• 助教
– 専門:社会心理学 グループダイナミクス
• 親密な対人関係におけるソーシャル・サポート
• 社会規範・道徳の進化
• 連絡先
– E-mail:simizu706(at)hiroshima-u.ac.jp
– Webサイト:http://norimune.net
– Twitter: @simizu706