経験サンプリング法入門　集中的縦断研究のデザインと分析を学ぶ

ナイアル・ボルジャー／著　ジャン＝フィリップ・ロレンソ／著　尾崎由佳／訳

発売日：2025年8月

ページ数: ２４４ｐ
ISBN: 978-4-7628-3290-1
著者情報: ボルジャー，ナイアル（ボルジャー，ナイアル）（Ｂｏｌｇｅｒ，Ｎｉａｌｌ）
ＰｈＤ。コロンビア大学心理学科の教授、学科長。同大学において、社会的関係性・線形統計モデル・縦断データ分析の講義を担当。主な研究業績には、親密な関係性に関わる心理過程についての集中的縦断研究や、二者関係の行動・感情・生理機能に関する実験室研究、また日常生活における行動・感情・生理機能のパターンに現れるパーソナリティ過程などが含まれる。さらに、縦断データおよびマルチレベルデータの統計的分析法にも関心を持っている。アメリカ心理科学協会の創立会員およびフェロー、実験社会心理学会および人格社会心理学会のフェロー、変量実験心理学会の会員

ロレンソ，ジャン＝フィリップ（ロレンソ，ジャンフィリップ）（Ｌａｕｒｅｎｃｅａｕ，Ｊｅａｎ‐Ｐｈｉｌｉｐｐｅ）
ＰｈＤ。デラウェア大学の心理学教授。研究関心として、夫婦や恋愛関係にあるパートナーが日常生活の文脈の中でどのように親密さを育み、維持するのかという過程に焦点を当てている。方法論的には、親密な関係性に関わる心理過程についての集中的縦断研究や、個人および二者関係の変化を分析するための新たな手法の応用に関心がある。アメリカ国立衛生研究所の社会的・人格的・対人的過程に関する助成金審査委員会の任命委員であり、“Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｎｓｕｌｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｌｉｎｉｃａｌ　Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ”および、“Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆａｍｉｌｙ　Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ”の編集委員も務めてきた。また、アメリカ国立精神衛生研究所、アメリカ国立小児保健・人間発達研究所、アメリカ国立がん研究所から助成された研究プロジェクトにおいて、主任研究者・共同研究者を務めている

尾崎　由佳（オザキ　ユカ）
２００７年東京大学大学院人文社会系研究科博士後期課程単位取得退学。現在、東洋大学社会学部教授（博士（社会心理学））。一般社団法人日本経験サンプリング法協会代表理事

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商品説明

調査対象者の行動や思考、感情のデータをリアルタイムで、短期間に繰り返し収集する、経験サンプリング法や日誌法。研究デザインの選択、仮説の導出、分析モデルの立て方などの理論から、統計分析や論文執筆に関する実践的なノウハウまで完全ガイド。

調査対象者の行動・感情データをリアルタイムで短期間に繰り返し収集する，経験サンプリング法や日誌法。研究デザインの選択，仮説の導出，分析モデルの立て方などの理論から，統計分析や論文執筆に関する実践的なノウハウまで完全ガイド。心理，教育，医療看護，マーケティング，公共政策など幅広い研究領域で活用できる。

創刊編集者のことば
はじめに
謝辞
訳者まえがき

第１章　集中的縦断法の基本
　1.1　集中的縦断法とは何か
　1.2　集中的縦断法の活用例
　1.3　なぜ集中的縦断法を使うのか
　1.4　この本の目標と想定する読者
　1.5　この本の構成
　1.6　おすすめの文献

第２章　集中的縦断デザインの種類
　2.1　集中的縦断デザインの長所
　2.2　リサーチ・クエスチョンの種類
　2.3　デザインの種類と典型例
　2.4　集中的縦断デザインの制約
　2.5　どの集中的縦断デザインを選ぶべきか？
　2.6　章のまとめ
　2.7　おすすめの文献

第３章　集中的縦断データの基本
　3.1　データセットのサンプル
　3.2　参加者間と参加者内レベルの分析
　3.3　参加者間の異質性を想定する：ランダム効果
　3.4　時間を考慮に入れる
　3.5　集中的縦断データに独立したユニットはいくつあるのか？
　3.6　X変数に適切なゼロ・ポイントを選ぶ
　3.7　章のまとめ
　3.8　おすすめの文献

第４章　連続変数の時系列変化のモデリング
　4.1　時系列データセット
　4.2　線形成長モデルの適用
　4.3　時系列データを報告するときの書き方
　4.4　章のまとめ
　4.5　おすすめの文献
　●第４章の付録

第５章　参加者内の因果過程のモデリング
　5.1　参加者内の因果過程をモデリングする
　5.2　因果過程のデータセット
　5.3　マルチレベル因果モデルの適用
　5.4　反復測定に欠損値がある場合のモデリング
　5.5　測定間隔が不均等な場合
　5.6　因果過程データを報告するときの書き方
　5.7　章のまとめ
　5.8　おすすめの文献
　●第５章の付録

ほか

商品詳細

出版社名: 北大路書房
サイズ: ２１ｃｍ
対象年齢: 一般
フォーマット: 単行本
原題: 原タイトル：ＩＮＴＥＮＳＩＶＥ　ＬＯＮＧＩＴＵＤＩＮＡＬ　ＭＥＴＨＯＤＳ

注意事項

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