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  1. 2015/01/01(木) 00:00:00|
  2. その他

HADの使い方

HADの使い方についてまとめた記事です。

※清水のサイトは移転しました。こちらのほうをご覧ください。


  1. 2013/04/06(土) 14:17:33|
  2. その他
  3. | コメント:0

HADとは

※清水のサイトは移転しました。こちらのほうをご覧ください。

  1. 2013/01/07(月) 11:04:06|
  2. その他
  3. | コメント:0

HAD


※清水のサイトは移転しました。こちらのほうをご覧ください。



  1. 2012/04/03(火) 14:03:35|
  2. その他
  3. | コメント:7

HADでできること一覧


HAD(最新版はver.9.7)でできる分析をまとめました。
マニュアルから抜粋してます。

HADはこちらからダウンロードできます。


◆分析方法一覧
 HADでは以下の分析ができます。


データハンドリング
 ・変数の作成 → 変数の平均、合計、逆転、尺度変換、値の再割り当てができます。
 ・欠損値処理 → ペアワイズ削除とリストワイズ削除があります。
 ・フィルタ  → 特定のサブジェクトを除外して分析できます。
 ・ラベルの表示→ 変数名以外にラベル、値ラベルを設定できます。
 ・グループごとの分析 → グループ別に分析を行います。

データの要約
 ・記述統計量 → 平均値や分散の計算と正規性の検定を出力します。
 ・度数分布表 → 変数の度数分布とヒストグラムを出力します。
 ・箱ひげ図  → 変数の四分位統計量と箱ひげ図を出力します。
 ・散布図   → 2変数の散布図を出力します。
 ・直線回帰  → 回帰分析を行い、直線へのあてはめをグラフ表示します。
 ・クロス表  → 2変数のクロス表と連関係数や各種相関係数を出力します。
 ・多重クロス表→ 5変数までの多重クロス表を出力します。


基本統計分析
 ・相関分析   → 相関係数(偏相関係数)とその有意性検定を行います。
 ・順位相関係数 → スピアマンの順位相関係数を出力します。
 ・ポリコリック相関 → 順序データのパラメトリックな相関係数を計算します。
 ・共分散    → 共分散行列を出力します。
 ・信頼性分析  → 信頼性係数(α係数、Kappa係数など)を計算します。
 ・一標本の検定 → 一標本の平均値についてのt検定と区間推定を行います。
 ・平均の差の検定 → 対応あり・なしの場合のt検定を行います。
 ・順位の差の検定 → 対応あり・なしの各種ノンパラメトリック検定を行います。
 ・相関の差の検定 → 独立した2つのグループの相関係数の差を検定します。
 ・分散分析   → 5要因までの参加者内・間分散分析と多重比較を実行します。 
 

データの予測(回帰分析系)
 ・重回帰分析   → 重回帰分析を行います(階層的重回帰分析・交互作用と単純傾斜の検定含)。
 ・順序回帰分析  → 順序ロジスティック回帰分析を実行します。
 ・名義回帰分析  → 多項ロジスティック回帰分析を実行します。
 ・判別分析    → 判別分析を実行します。
 ・多変量回帰分析 → 従属変数が複数の場合の回帰分析と正準相関分析を行います。 
 ・媒介分析    → 媒介分析と間接効果の検定を実行します。  
 

データの分解(因子分析系)
 ・主成分分析  →主成分分析を行います。
 ・因子分析   → 因子分析と各種回転を実行します。
 ・クラスタ分析 → クラスタ分析(デンドログラム含)を実行します。
 ・多次元尺度法 → 多次元尺度法を実行します。
 ・対応分析   → 対応分析(コレスポンデンス分析)を実行します。


マルチレベル分析(マルチレベルデータをチェックすると実行できます)
 ・マルチレベル相関分析 →集団レベル・個人レベルの相関係数を算出します。
 ・ペアワイズ相関分析  → ペアワイズ相関分析を実行します。
 ・MUML用共分散行列   → AmosでマルチレベルSEMを実行するために使います。
 ・ペアワイズ共分散行列 → APIモデルを実行するのに使います。


行列演算
 ・逆行列の計算     → 正方行列の逆行列を計算します。
 ・行列式の計算     → 正方行列の行列式を計算します。
 ・固有値分解(Jacobi法)→ 実対称正方行列の固有値と固有ベクトルを計算します。
 ・固有値分解(QR法)  → 正方行列の固有値を計算します(実部のみ)。


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続きでは、図によるダイジェスト版(?)です。


[HADでできること一覧]の続きを読む
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