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グラフィカル多変量解析―AMOS、EQS、CALISによる 目で見る共分散構造分析
 
 
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グラフィカル多変量解析―AMOS、EQS、CALISによる 目で見る共分散構造分析 (単行本)

狩野 裕 (著), 三浦 麻子 (著)
5つ星のうち 4.0  レビューをすべて見る (8件のカスタマーレビュー)
価格： ￥ 3,045 国内配送料無料 詳細
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

本書は、数式をほとんど使わず、現代的な多変量解析と言える共分散構造分析を目で見て直感的に理解することを目的にして書かれている。増補版では、日本での需要に合わせ、LISRELの代わりにSASのCALISプロシージャを解説した。また、ソフトウェアのアップデートに加えて2つの章を追加し、潜在曲線モデルと二段抽出モデルを解説した。


内容（「MARC」データベースより）

数式をほとんど使わず、現代的な多変量解析といえる共分散構造分析を、目で見て直感的に理解できるよう工夫されたテキスト。97年刊「AMOS,EQS,LISRELによるグラフィカル多変量解析」の改題増補版。
商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本: 293ページ
  • 出版社: 現代数学社; 増補版版 (2002/06)
  • ISBN-10: 4768702848
  • ISBN-13: 978-4768702840
  • 発売日： 2002/06
  • 商品の寸法: 21 x 15 x 2 cm
  • おすすめ度： 5つ星のうち 4.0  レビューをすべて見る (8件のカスタマーレビュー)
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5つ星のうち 5.0 構造方程式モデリングへの入口, 2003/1/3
By カスタマー
共分散構造分析（構造方程式モデリング）と呼ばれる数理統計手法の解説書．
数理統計の分野で世界的に有名な著者が解説する本書は
意外なほどに，数式がでてこない．

AMOS・EQS・CALISといった
3つの代表的なソフトウェアの解説も丁寧であり
本書を読んで，すぐに手元のデータ解析をすることもできる．
また，AMOS・EQSは体験版を無料で手に入れることができる．

また，比較的新しい，「潜在曲線モデル」「二段抽出モデル」
なども解説されており，
応用的に利用できる手法も充実している．

本書の利点は
１．数式が少ない
２．ソフトウェアの解説がある
３．新しいモデルが紹介されている
の3点に集約される．

一方，欠点は
１．数式が少ないため，完全な理解ができない
ことである。したがって，本書で構造方程式モデリングの入門を修了した読者は
豊田秀樹著　共分散構造分析（入門編）へと進むと良い．

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10 人中、9人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 4.0 数字で語れるビジネスマンになれる本, 2002/9/10
ビジネスシーンで人、社会の行動を定量化してつかみ、予測する手法（道具）のひとつに「多変量解析」があります。　理系、文系を問わず多くの人々が高校や大学で「統計」に触れたことはあるものの、「理解した。　使っている。」と宣言する人に未だ出会ったことがありません。　その一方で心のどこかでは「必要だろう．．．理解して実際のビジネスシーンで使えたらなぁ」と思っている人も多いのも事実。

実際のところ「統計」の授業や特に参考書となる書籍の多くは難解な数式をこねくりまわしこれまで多くの入門者を寄せ付けないのではなかろうか？ しかし狩野・三浦による「グラフィカル多変量解析」は難解な数式やその数理的説明をあえて用いず、いかに直観的に「多変量解析」を道具として使うかを示している書籍ではないでしょうか。

「勘」と「経験」だけのマーケティング戦略から「科学的」マーケティングを目指す多くのビジネスマン達に「統計知識修得」のリベンジの機会を与える書籍と言えるでしょう。

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15 人中、13人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0 最初に読むのにふさわしい良い入門書, 2003/6/26
最近、構造方程式モデリング（SEM：日本では、共分散構造分析と呼ばれることが多い）が注目されているようであるが、本書はSEMを学習していくにあたって最初に手にするのに適した良い入門書である。本書は、多くの人になじみがあるであろう回帰分析から入って、SEMとの異同を解説した後、検証的因子分析、探索的因子分析、パラメーターの推定方法の解説へと進んでいく。本書はAmos、EQSといったSEMソフトを操作しながら学習していくというスタイルをとっているので、本書を読んでいくにあたっては、ソフトを購入するか、無料版をダウンロードしてソフトを用意しておくべきである。本書は、このボタンを押しさえすればよい風の内容が薄っぺらなhow toものの解説書と異なり、SEMの考え方、理論をちゃんと説明している。基本的に非常に分かりやすい説明であるが、数式をなるべく使わないという方針のせいか、式導出の過程を省略してあるところがあり、そのあたりはかえって分かりずらくなっているような気がする。本来、多変量解析の学習は統計学、線形代数、最適化についての基本的知識を身につけたうえで行うべきだと思うので、その点で若干無理があるのかもしれない。SEMに関しては豊田秀樹氏の『共分散構造分析[入門編]』も良い本であるが、こちらは線形代数を使用した説明を行っている。一般的には、本書を先に読み、その後に豊田氏の本を読むのが良いのではないだろうか。
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