第3回春の合宿セミナー(1999年度) WEB 日時 2000年3月30日(木)~4月01日(土) 場所 愛知学院大学 運営委員 千野直仁(愛知学院大学) 村上 隆 (名古屋大学) 野口裕之(名古屋大学) 仁科 健(名古屋工業大学) 竹内一夫(愛知学院大学) 講習内容 3月30日(木) 基調講演 「多変量解析とは何か - 私ならこう 教える」 --- 柳井晴夫(大学入試センター) 項目反応理論の産業・組織心理学における応用 --- 渡辺直登(慶応大学), 野口裕之(名古屋大学), 高橋弘司(三重大学) 多重比較法の基礎とその限界 --- 永田靖(早稲田大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 3月31日(金) 講演と討論 「共分散構造分析は、パス解析、因子分析、分散分析のすべて にとって代わるのか?」 --- 講師:狩野裕(大阪大学) --- 指定討論者:南風原朝和(東京大学), 前川眞一(大学入試 センター), 服部環(筑波大学) データ解析のための線形代数 --- 前川眞一(大学入試センター) ベイズ統計学を知らないと論文は書けなくなる? --- 繁桝算男(東京大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を 中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 4月01日(土) データ解析のための線形代数(中級)--- 岩崎学(成蹊大学) IRTセミナー --- オーガナイザー:繁桝算男(東京大学), 野口裕之(名古屋 大学) 歯科における咀嚼能力検査法へのIRTの応用 --- 竹内一夫(愛知学院大学) 共分散構造分析は,IRT,直交表,コンジョイント分析すら統合してしまうのか? --- 豊田秀樹(早稲田大学) IRTは問題を最終的に解決したのか? EXCEL共分散構造分析Ver.2.0 | 製品情報（Windows版） | 統計ソフトウエア | 株式会社エスミ. --モデルが見えなくする心理学的属性の性質-- --- 村上隆(名古屋大学) 共分散構造分析の応用 - モデル構成の 実践のために --- 鈴木督久(日経リサーチ)
概要 共分散構造分析/構造方程式モデリング(SEM)は、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を分析・検証する手法で、数値のように測定できるデータだけでなく、直接観測ができない"概念"を一緒に分析することができます。回帰分析や因子分析、パス解析の機能を併せ持つ高度な多変量解析手法として、社会調査や心理学、マーケティングなどの分野で多く利用されています。 当セミナーでは、「コンビニエンスストア利用者アンケート」を例に製品のデモを交えながらパス図を用いてどのように変数間の因果関係を表現できるのか、IBM SPSS Amosを利用するメリットと合わせてご紹介いたします。 適用分野 ・顧客や患者の満足度調査に ・従業員調査に ・ブランド・ロイヤリティ分析に ・購買行動分析に ・社会学・心理学等の論文作成に 視聴方法 視聴ご希望の方は、下記のフォームよりご登録ください。 ご登録完了後、ご記入いただいたメールアドレス宛に動画ページのリンクとログインパスワードが届きます。 共分散構造分析ソフト IBM SPSS Amos IBM SPSS Amosは、分析モデルをパス図を利用して表現・可能なソフトウェアです。 回帰分析や因子分析モデルはもちろん、共分散構造分析を実現可能。標準的な多変量解析を拡張し、より現実的なモデルを作成でき、また自分でモデルを指定、推定、検証できます。 製品の詳細を見る
まとめ このように、共分散構造分析の多重指標モデルでは、複数の因子分析や重回帰分析を織り交ぜたようなモデルを、1つにまとめて分析することができるのです。因子分析の結果をさらに回帰分析にかけるというようなことを繰り返すと、誤差が蓄積して分析全体の精度が落ちるとともに、モデル全体での誤差を明らかにすることができません。一方、共分散構造分析ではモデル全体を丸ごと1度に分析することができ、推定精度が高まり、その上データとモデルの適合の程度を評価することもできるのです。 以上から、共分散構造分析の多重指標モデルを利用して分析を行うと下記のようなメリットがあることが分かりました。 潜在変数を扱うことで、直接観測しづらい変数も測定できる 変数と変数の関係性の強さを数値化できる パスの始点となる変数の説明力を知ることができる データとモデルの当てはまりの程度を評価できる 2-5. 分析実例 それでは、実際に今回の課題に対する答えを出すべく分析を行った結果をご紹介します。(当社が2003年9月に行った自主調査の結果を利用) ダイエット飲料の魅力についてのモデルを検証するために、実際の調査では4つの代表的なダイエット飲料について質問をしました。 まずはCMの評価については考えない仮説1を検証しましょう。 パス図は図5に表されています。ここでは、「味の好み」と「ダイエット」の間に相関があることを仮定して共変動を表す両方向矢印を引いています。 図5 仮説1のパス図 図5のようなモデルを仮定して共分散構造分析を行った結果が図6に表されています。 図6 仮説1の共分散構造分析 図6では分析結果としてパス係数が出力されていますが、楕円で表された因子間の関係に注目すると、「味の好み」因子と「魅力」因子間の結びつきは0. 68であるのに対して、「ダイエット効果」因子と「魅力」因子間の結びつきは0.
テーマ:開発チームへのお願い・要望 講 師:豊田秀樹氏 (Hideki TOYODA)/早稲田大学文学学術院 内 容:日本のユーザーにとって、今後Amosが使いやすく益々強力な分析手段になるためには,Amosはどちらの方向に発展すべきでしょうか。ここで1つの方向性を提案し、開発チームに願いを託したいと思います。 ※講義内容は当日の進捗状況により変更になる可能性がございます。予めご了承ください。 [お問い合わせ先] エス・ピー・エス・エス株式会社 セミナー事務局 TEL :03-5466-5511、FAX :03-5466-5621 Email : [お申し込みURL] ( リンク ») 以 上
チュートリアル・セミナー (大会時に開催) マルチレベルモデリング入門 構造方程式モデルによる因果推論:因果構造探索に関する最近の発展 シンボリックデータ解析 学習評価の新潮流 Visual Aspects of Web Survey Design 講習会(随時開催) 計量データ分析のためのプログラム・パッケージ活用術 共分散構造分析早分かりセミナー 春の合宿セミナー 秋の行動計量セミナー
I. 仮説モデルが収集データに適合しているかどうかを検証することができます 構造方程式モデリングは,仮説に基づき変数間の関係をモデル化し,構築したモデルをデータに当てはめます.ここで,モデルがデータに適合していればそのモデルから考察をおこない,適合していなければモデルを修正します. 本システムでは仮説モデルをデータに基づき検証できることが特徴の1つです. II. 様々な仮説モデルを考え,比較することができます 構造方程式モデリングでは,従来の多変量解析手法から更に一歩進んだ解析をおこなうことができます.構造方程式モデリングは仮説モデルを検証することが主な目的となりますが,構造方程式モデリングという枠組みの下で様々な仮説モデルを分析・検証することができます. 例えば,パス解析は重回帰分析の拡張と捉えることができ,目的変数と説明変数の間の関係だけではなく,説明変数間の関係も考えることができます.また,重回帰分析,因子分析など通常使用される多変量解析手法ではおこなうことができなかった潜在変数を含むデータ構造の関係を分析することができます. III. 複数の母集団(グループ)を同時に分析し,母集団の比較を行うことができます 本システムでは多母集団モデルの分析を行うことができます. 複数の母集団(例えば,男性や女性,薬剤AとBなどの層別情報)から得られたデータを分析する場合,これらの母集団を同時に分析することができます.その結果,母集団間の比較,層別分析などを行えます.分析の結果,仮説モデルが当てはまった場合は,パス係数や因子平均の値などから,母集団間の違いを考察することができます. 無料体験版をダウンロード こちらの手法を搭載した 「 JUSE-StatWorks 」の体験版をお試しください. 統計的手法を身につけ,実務に生かす イベント・セミナーのご案内 パッケージをご購入いただいた方や保守契約者の方には,割引サービスがあります.また,学生,教員,研究機関職員の方向けのアカデミック価格もございます. 【セミナー】SEM因果分析入門 SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に,短時間で「理論」を習得するセミナーです. 【セミナー】StatWorks/V5操作入門 (対象パッケージ購入で受講料無料) 統計解析入門者におすすめのセミナーを定期的に開催しております.パソコン・ソフトは弊社で用意いたしますので,ソフトをお持ちでない方もお気軽にご参加ください.
テーマ:共分散構造分析の進めかた 講 師:堀辺千晴氏 (Chiharu HORIBE)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:Amosを実際に動かしながら、共分散構造分析の基本的な分析手筋を紹介します。これまで一度も共分散構造分析をしたことのない方を対象に、わかりやすい事例を挙げて具体的に解説をします。 2. テーマ:共分散構造分析のまとめかた 講 師:岩間徳兼氏 (Norikazu IWAMA)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:共分散構造分析を始めたばかりの初心者の方向けに、分析を進める上で陥りやすい間違いや、その回避の方法、分析結果をレポートする際の勘所,意外と知られていないAmosの便利な機能などを紹介します。 3. テーマ:打ち切りデータの分析 講 師:川端一光氏 (Ikko KAWAHASHI)/早稲田大学文学部文学研究科 内 容:MCMCによるベイズ推定の基本を解説した後、測定装置や測定機会の範囲による制約,離脱や追跡不能、天井効果などによって生じる打ち切りデータ ( Censored Data)の分析方法を解説します。 4. テーマ:順序カテゴリカルデータの分析 講 師:中村健太郎氏 (Kentaro NAKAMURA)/早稲田大学文学学術院 内 容:「はい」「いいえ」の2件法のデータや、法案・政策に対する「賛成」「どちらともいえない」「反対」の3件法のデータなど,アンケートに頻出する順序カテゴリカルデータの分析方法について解説します。 5.
7. 20 01. ドグマ・マグマ 02. 非国民的ヒーロー 03. イミテーションガール 04. きゅるきゅる 05. 地球最後のふたり 06. ピンクメトセラ 07. LADY BABY BLUE 08. マジックミラー 09. 夢幻クライマックス かもめ教室編 10. M 11. オリオン座 12. 君に届くな 13. 最終公演 14. 大森靖子MVに待望の黒宮れい出演 新アルバムから「みっくしゅじゅーちゅ」 - News - OTOTOY. あまい 15. TOKYO BLACK HOLE 16. 音楽を捨てよ、そして音楽へ 17. アナログシンコペーション <アンコール> 18. draw (A) drow 19. ミッドナイト清純異性交遊 20. IDOL SONG 21. 絶対彼女 流星ヘブンMusic Video 01 流星ヘブン[零] 02 流星ヘブン[弐] ・大森靖子 オフィシャルサイト ・大森靖子「音楽の魔法」を証明するーー「神」をテーマにした新アルバムをリリース ・アイドル兼社長として一躍注目を集めた里咲りさ、ソロ・アーティストとして共鳴する大森靖子との相思相愛対談! !
『MUTEKI』CD+DVD 『MUTEKI』CD only 本日発売された 大森靖子 のベスト的アルバム『MUTEKI』より、"みっくしゅじゅーちゅ"のミュージックビデオが公開された。 MVには通称「LADYBABY」所属、ミスiD 2015に選出された黒宮れいが出演。相手の男の子役として春歌が出演している。 MVは大森靖子の映像を撮影し続けている二宮ユーキが撮影・編集を行った。男女の関係をミックスジュースをモチーフに、黒宮れいのかわいさと危うさを表現した映像になっているとのこと。 また、同作のリリースに伴ったインストアイベントが、北海道、大阪、福岡で開催されることも決定した。 ●リリース情報 『MUTEKI』 発売中 [CD+DVD] 価格:¥5, 300(本体価格)+税 品番:AVCD-93734/B [CD only] 価格:¥3, 000(本体価格)+税 品番:AVCD-93735 ●インストアイベント情報 [東京・新宿]9月29日(金)19:00~ タワーレコード新宿店 [大阪]10月1日(日)18:00~ タワーレコード難波店 [福岡]10月4日(水)19:00~ タワーレコード福岡パルコ店 [北海道・札幌]10月6日(金)19:00~ タワーレコード札幌ピヴォ店 大森靖子 オフィシャルサイト
7. 20 1. ドグマ・マグマ 2. 非国民的ヒーロー 3. イミテーションガール 4. きゅるきゅる 5. 地球最後のふたり 6. ピンクメトセラ 7. LADY BABY BLUE 8. マジックミラー 9. 夢幻クライマックス かもめ教室編 10. M 11. オリオン座 12. 君に届くな 13. 最終公演 14. あまい 15. TOKYO BLACK HOLE 16. 音楽を捨てよ、そして音楽へ <アンコール> 18. draw (A) drow 19. ミッドナイト清純異性交遊 20. IDOL SONG 21. 大森靖子、本日リリースしたニュー・アルバムより黒宮れい出演の「みっくしゅじゅーちゅ」MV公開. 絶対彼女 流星ヘブンMusic Video 1. 流星ヘブン[零] 2. 流星ヘブン[弐] ニュー・シングル 『draw (A) drow』 価格:¥2, 500(本体価格)+税 品番:AVCD-83889/B 価格:¥1, 000(本体価格)+税 品番:AVCD-83890 [CD] 1. draw (A) drow 2. わたしみ 3. サイレントマジョリティー [DVD] 1. 「draw (A) drow」(Music Video/大森靖子Ver. ) 2. 「draw (A) drow」(Music Video/千葉雄大Ver. ) 3. 「draw (A) drow」(Music Video/完全版) 4. 「わたしみ」(Music Video/自撮りVer. ) ■draw (A) drow特設サイト