「反復測定データの分析」(案) 

                       updated on March 2, 2002

グループリーダー：狩野裕（大阪大学）
協力者：泉水克之氏＋小玉奈津子氏＋岸本淳司氏（SAS インスティチュートジャパン）
　　  ：荒　和志氏（SPSS Japan）

０．反復測定データとは
	・縦断的データと反復測定データ
	・平均の変化と因果の強さ

１．復習 分散分析
	1.1 被験者内要因計画（乱塊法計画）
	1.2 球状検定とは何か
	1.3 G-G や H-H とは何か(Boxのε)
	1.4 多変量分散分析はなぜ必要か

２．共分散構造分析
	2.1 潜在曲線モデル
	2.2 因子不変性の検討：反復測定データの場合
	　　(多母集団の同時分析のように)
            場合によって省略

３．Mixed モデル登場
	3.1 Mixed モデルとは
	3.2 分割法データの分析
	3.3 成長曲線モデル

コメント：
　本グループでは，上記のような内容を講義とゼミ形式で学んでいきます．協力者としてSASとSPSSの達人をお招きしましたので，実際のデータに対して，これらの手法をどのように実行していくか，そのときの留意点などを学習することができます．また，本テーマに関して各社に問い合せが多い疑問・質問(FAQ)を紹介していただくことで，理解を深め，解析がスムーズに実行できるようになってもらいたいと考えています．
　Mixedモデルは比較的新しい方法論ですが，SPSSにも最新バージョンからサポートされており，有力な道具として適用事例が増加するものと思われます．これを機会に習熟しておくのはいかがでしょうか．
　最後は共分散構造分析です．成長発達の全体像と個人差を記述するスグレモノである潜在曲線モデルを分かりやすく解説します．資料として「グラフィカル多変量解析 第２版 ７章 潜在曲線モデル」を上記よりダウンロードできるようにしています．

　なお、上記の内容に関するお問い合わせは 狩野までご連絡下さい。