心理ネットワークアプローチ入門　行動科学者と社会科学者のためのガイド

ネットワーク科学の理論と方法論を心理学に導入した革新的なアプローチ。豊富な図表と練習問題から丁寧に学べる、唯一無二の入門書。

ネットワーク科学の理論と方法論を心理学に導入した革新的なアプローチ。豊富な図表と練習問題から丁寧に学べる、唯一無二の入門書。

臨床領域で誕生した心理ネットワークアプローチは、心理学全体を大きく刺激している。本書では、心理ネットワークアプローチの理論と方法論を、Rコードの実例や数式も交えてゼロから学ぶことができる。質問紙調査などで得た横断データの分析から、時系列データ分析などの発展的分析に至るまで、革新的な応用研究への扉を開く一冊。

【原著】 Adela-Maria Isvoranu， Sacha Epskamp， Lourens Waldorp， & Denny Borsboom (Eds.)， Network Psychometrics with R: A Guide for Behavioral and Social Scientists?(?Routledge， 2022)

目次

日本語版刊行によせて
基本的な用語の解説と本書の活用法
序文

第I部　Rではじめるネットワーク科学

第1章　ネットワークというものの見方
1.1　はじめに
1.2　ネットワークアプローチ
1.3　ネットワークモデル
1.4　ネットワーク理論
1.5　ネットワークアプローチ，モデル，理論の関係性
1.6　本章のまとめ
1.7　練習問題

第2章　Rの導入
2.1　はじめに
2.2　R環境
2.3　Rプログラミングの基礎
2.4　Rの基本的なデータ構造
2.5　関数とパッケージ
2.6　より高度なオブジェクト構造
2.7　Rにおけるデータの操作
2.8　本章のまとめ
2.9　練習問題

第3章　ネットワーク構造についての記述的分析
3.1　はじめに
3.2　複雑系とネットワーク科学
3.3　ネットワーク科学からネットワーク心理統計学へ
3.4　ネットワークの構築
3.5　ネットワークの分析
3.6　「ロード・オブ・ザ・リング」の具体例
3.7　本章のまとめ
3.8　練習問題

第4章　qgraphによるネットワークの構築と描画
4.1　はじめに
4.2　qgraphの機能性
4.3　qgraphの解釈
4.4　qgraphで作成したネットワークの保存
4.5　qgraphによるネットワークの記述的分析
4.6　本章のまとめ
4.7　練習問題

第5章　関連性と条件付き独立性
5.1　はじめに
5.2　独立性と従属性
5.3　条件付き独立性
5.4　統計的従属性についての検定
5.5　条件付き従属性が生じる原因
5.6　本章のまとめ
5.7　練習問題

第II部　無向ネットワークモデルの推定

第6章　ペアワイズ・マルコフ確率場
6.1　はじめに
6.2　ペアワイズ・マルコフ確率場
6.3　ペアワイズ・マルコフ確率場の解釈
6.4　飽和ネットワークモデルの推定
6.5　本章のまとめ
6.6　練習問　ほか

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