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）。
HADのメインページに戻る続きでは、図によるダイジェスト版（？）です。
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- 2012/02/25(土) 15:11:04|
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