M-plusとRによる構造方程式モデリング入門

著者 : 小杉考司 清水裕士 押江隆 山根嵩史 平川真 浅野良輔 竹林由武 藤原翔 徳岡大 大谷和大 森数馬 林真広

制作 : 小杉 考司  清水 裕士 

• 北大路書房 (2014年1月10日発売)

作品紹介・あらすじ

M-plusは安価でありながらも，非常に高度な統計処理を簡単なコーディングで行うことができる。無償のフリーソフトＲは，強力な統計のプラットフォームとして浸透している。本書は，両ソフトの操作およびコマンド記述の違いを比較しつつ，SEMの分析の実際を解説する。

感想・レビュー・書評

[tulipsさんの感想 · 2015年2月4日]

構造方程式モデリング（共分散構造分析）に関して、統計ソフトウェアM-plusとRでの実際のコード例を紹介しながら解説している本です。専門的な解説書というよりかは、構造方程式モデリングを実践していくユーザーのための入門書という感じです。全く統計学に触れたことがない人には少し難しい箇所もあるかもしれませんが、解説は極めて丁寧で分かりやすいと思います。内容は導入編・基礎編・応用編に分かれています。導入編はモデルの表現・評価に関する話について、基礎編は（１）回帰分析、（２）パス解析、（３）探索的・確証的因子分析、（４）潜在変数を含んだパス解析、（５）多母集団同時分析について書かれています。応用編まで読むと、（６）順序データのパス解析、（７）カテゴリカル・制限従属変数に対する回帰モデル、（８）媒介分析、（９）項目反応理論、（１０）潜在曲線モデル、（１１）階層線形モデルおよびマルチレベル構造方程式モデル、（１２）潜在混合分布モデル、（１３）ベイズ推定を用いた分析、といった比較的（もしくはかなり）高度な分析についても学ぶことができます。本書の特徴は、冒頭に述べたとおりM-plusとRで実際に分析をするのに使用するコード例が、分析ごとに示されていることです。通読して構造方程式モデリングに対する理解を深めるもよし！自分が行う分析に関する章だけ読んでコードを真似するもよし！使い方色々の良書だと思います。
（ラーニング・アドバイザー/心理　KANAI）

▼筑波大学附属図書館の所蔵情報はこちら
http://www.tulips.tsukuba.ac.jp/mylimedio/search/book.do?target=local&bibid=1596202

[yukinagさんの感想 · 2014年7月9日]

Rでパス解析するなら、、と思って買ったのだが、別にこれで無くても良かったか？使う場面になればまた評価が変わるかも。

著者プロフィール

小杉 考司（こすぎ・こうじ）
1976年　大阪府大阪市生まれ
1998年　関西大学社会学部卒業
2003年　関西学院大学社会学研究科単位取得満了
2005年　学術振興会特別研究員（PD）
2007年　山口大学教育学部
現　在　専修大学人間科学部准教授　博士（社会学）　専門社会調査士

主　 著
M-plusとRによる構造方程式モデリング（共編著）　北大路書房　2014年
研究論文を読み解くための多変量解析入門＜応用編＞（共訳）　北大路書房　2016年
ベイズ統計モデリング―R，JAGS，Stanによるチュートリアル（共監訳）　共立出版　2017年

「2019年 『言葉と数式で理解する多変量解析入門』 で使われていた紹介文から引用しています。」