著者紹介

内容

目次

第1章　メタ分析 　1.1 メタ分析とは 　　1.1.1 メタ分析の歴史 　　1.1.2 メタ分析の考え方 　　1.1.3 メタ分析への批判 　　1.1.4 メタ分析への心理的抵抗 　参考文献 第2章　文献の検索と情報のコーディング 　2.1 文献を探す 　　2.1.1 文献検索の考え方 　　2.1.2 文献検索の方法 　　2.1.3 適格性基準 　2.2 情報を取り出す 　　2.2.1 変数のコーディング 　　2.2.2 効果量のコーディング 　　2.2.3 研究の特徴に関する情報のコーディング 　　2.2.4 コーディングの作業と信頼性 　2.3 収集した研究の偏りを考える 　　2.3.1 研究の収集可能性 　　2.3.2 公表バイアス 　　2.3.3 公表バイアスを調べる方法 　参考文献 第3章　相関係数のメタ分析25 　3.1 はじめに 　　3.1.1 相関係数のメタ分析の主な流れ 　　3.1.2 相関係数のZ 変換 　　3.1.3 研究の重み付け 　3.2 固定効果モデル 　　3.2.1 研究の重み付けとその平均効果量 　　3.2.2 Z 変換の逆変換 　3.3 変量効果モデル 　　3.3.1 研究間分散の算出 　　3.3.2 平均効果量の算出 　　3.3.3 Z 変換の逆変換 　3.4 異質性の指標 　3.5 心理測定のメタ分析 　　3.5.1 研究の重みと研究内分散 　　3.5.2 相関係数の重み付け平均 　　3.5.3 信頼区間と確信区間 　　3.5.4 最後に 　参考文献 第4章　標準化平均値差の統合 　4.1 標準化平均値差 　　4.1.1 標準化平均値差の種類 　　4.1.2 標準化平均値差の標準誤差 　　4.1.3 数値例 　4.2 固定効果モデルと変量効果モデル 　　4.2.1 固定効果モデル 　　4.2.2 変量効果モデル 　　4.2.3 固定効果モデルか変量効果モデルか 　4.3 標準化平均値差の統合 　　4.3.1 固定効果モデルによる標準化平均値差の統合 　　4.3.2 変量効果モデルによる標準化平均値差の統合 　4.4 数値例 　　4.4.1 固定効果モデルによる標準化平均値差の統合 　　4.4.2 変量効果モデルによる標準化平均値差の統合 　参考文献 第5章　構造方程式モデリングを用いたメタ分析 　5.1 構造方程式モデリング(SEM) の概要 　　5.1.1 基本的な考え方 　　5.1.2 下位モデルの例 　5.2 MASEM の方法 　　5.2.1 はじめに 　　5.2.2 TSSEM の手続き 　　5.2.3 分析例 　5.3 まとめ 　　5.3.1 補足資料：TSSEM の実行のためのR スクリプト 　参考文献 第6章　ベイズ統計学とは 　6.1 なぜベイズなのか 　6.2 ベイズ統計学の歴史 　6.3 ベイズの定理 　6.4 ベイズ更新と逐次合理性 　6.5 ベイズ統計学の考え方 　6.6 共役事前分布 　　6.6.1 事前分布とメタ分析 　6.7 MCMC 　6.8 マルチレベル・階層ベイズモデル 　6.9 実際の分析 　　6.9.1 Stata 　　6.9.2 StataStan 　6.10 分析結果の解釈 　　6.10.1 MCMC の収束のチェック 　　6.10.2 点推定：EPA，MAP，MED 　　6.10.3 仮説検定 　6.10.4 信頼区間と確信区間 　6.10.5 モデル比較 　参考文献 第7章　ベイズ型メタ分析87 　7.1 分析例 　7.2 Stata によるベイズ分析 　　7.2.1 Stata による変量効果のベイズ分析例 　7.3 RStan によるベイズ型メタ分析 　　7.3.1 RStan による固定効果のベイズ分析例 　　7.3.2 RStan による変量効果のベイズ分析例 　7.4 StataStan によるベイズ型メタ分析 　参考文献 第8章　メタ分析の流れの実際－メタ認知と学習成績の関係を調べる－ 　8.1 問題設定 　　8.1.1 操作的定義 　　8.1.2 魅力的な問題設定 　　8.1.3 分析に必要な研究数 　8.2 文献収集 　　8.2.1 文献検索 　　8.2.2 採用の基準の決定 　8.3 研究のコーディング 　　8.3.1 同一の研究内の複数の効果量の扱い 　　8.3.2 研究のデータセットの作成 　8.4 分析 　　8.4.1 効果量の統合について 　　8.4.2 出版バイアスの補正 　8.5 結果の報告について 　8.6 最後に 　参考文献 第9章　文献収集の実際と相関係数の統合 　9.1 はじめに：研究の背景 　　9.1.1 テストの分類 　　9.1.2 小論文試験における測定論上の問題点 　9.2 文献の収集 　　9.2.1 収集する文献の基準 　　9.2.2 データベースおよび文献の選択 　　9.2.3 メタ分析の実行の前処理 　9.3 メタ分析の実行 　　9.3.1 相関係数の統合 　　9.3.2 相関係数と各研究内の諸条件(独立変数) の関係 　　9.3.3 注意点 　9.4 本研究のまとめ 　参考文献 第10章　関連の違いを調べる―メタ分析における調整効果― 　10.1 メタ分析と調整効果 　　10.1.1 調整効果 　　10.1.2 交互作用効果 　　10.1.3 メタ分析における異質性と調整効果 　10.2 メタ分析における調整効果の分析 　　10.2.1 異質性の検討 　　10.2.2 調整効果の検討 　10.3 学校段階による動機づけと成績との関連の違い 　　10.3.1 やる気と成績 　　10.3.2 動機づけと成績との関連に対する学校段階の調整効果 　10.4 調整効果を調べるその他の方法 　　10.4.1 Hunter and Schmidt の方法 　　10.4.2 メタ回帰分析 　参考文献 第11章時代的な変化を探る―自尊感情の変化に関する時間横断的メタ分析― 　11.1 時代的な変化を探る方法 　　11.1.1 時代的な変化に対する関心 　　11.1.2 コーホート分析 　　11.1.3 時代的な変化を探ることの難しさ 　11.2 時間横断的メタ分析 　　11.2.1 時間横断的メタ分析の考え方 　　11.2.2 時間横断的メタ分析の方法 　　11.2.3 時間横断的メタ分析を用いた海外の研究例 　11.3 日本人の自尊感情の時代的変化 　　11.3.1 日本人の自尊感情の特徴 　　11.3.2 日本人の自尊感情に関する時間横断的メタ分析 　　11.3.3 時間横断的メタ分析からわかったこと 　11.4 時間横断的メタ分析の意義と限界 　参考文献 第12章　メタ分析のためのソフトウェア 　12.1 Stata によるメタ分析 　12.2 分析例 　　12.2.1 Stata による固定効果のメタ分析 　　12.2.2 Stata による変量効果のメタ分析 　　12.2.3 Stata によるプロットやバイアスの検定 　12.3 ネットワークメタ分析(NMA) 　　12.3.1 Stata によるネットワークメタ分析 　　12.3.2 ネットワークメタ分析の注意点 　参考文献