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| 問題▼ | 解答 | 出題数 | 習得度 | 苦手度 |
|---|---|---|---|---|
| 適合度:χ2値は( )でなければモデルは正しい | 有:ゆう/意:い | - | - | - |
| 適合度:RMSEAは( )に近いほどよい | 0 | - | - | - |
| 適合度:GFI、AGFI、NFI、CFIは( )に近いほどよい | 1 | - | - | - |
| 適合度:AICは値が( )ほどよい | 小:ちい/さい | - | - | - |
| 直交回転は( )回転 | バリマックス | - | - | - |
| 構造方程式モデリングの略称 | SEM | - | - | - |
| 構造方程式モデリングの別名:( )分析 | 共:きょう/分:ぶん/散:さん/構:こう/造:ぞう | - | - | - |
| 構造方程式モデリング:変数間の関係をモデルとして( )的に検証 | 演:えん/繹:えき | - | - | - |
| 斜行回転は( )回転 | プロマックス | - | - | - |
| 妥当性が高い→信頼性が高いは正し( ) | い | - | - | - |
| 信頼性の指標:安定性・等価性・( ) | 内:ない/的:てき/整:せい/合:ごう/性:せい | - | - | - |
| 信頼性の指標:安定性・( )・内的整合性 | 等:とう/価:か/性:せい | - | - | - |
| 信頼性の指標:( )・等価性・内的整合性 | 安:あん/定:てい/性:せい | - | - | - |
| 信頼性が高い→妥当性が高いは正し( ) | くない | - | - | - |
| 交互作用の検定で有意差なし→( )の検定 | 主:しゅ/効:こう/果:か | - | - | - |
| 交互作用の検定で有意差あり→( )の検定 | 単:たん/純:じゅん/主:しゅ/効:こう/果:か | - | - | - |
| 二要因分散分析で有意差がある場合→( )の検定 | 交:こう/互:ご/作:さ/用:よう | - | - | - |
| ヘイウッドケース:共通性の推定値が( )を超えてしまうこと | 1 | - | - | - |
| SEM:( )モデリング | 構:こう/造:ぞう/方:ほう/程:てい/式:しき | - | - | - |
| Kuder-Richardsonの公式は質問項目が多いほど( )くなる | 高:たか | - | - | - |
| I-T相関とG-P分析は( )の測定に使う | 内:ない/的:てき/整:せい/合:ごう/性:せい | - | - | - |
| Cronbachのα係数は質問項目が多いほど( )くなる | 高:たか | - | - | - |
| ( )理論:観測された得点は真の得点+誤差とする理論 | 古:こ/典:てん/的:てき/テスト | - | - | - |
| ( )法:部分から全体を推測すること | 帰:き/納:のう | - | - | - |
| ( )法:等質なテストを同一対象に行い2つの相関係数を算出 | 平:へい/行:こう/検:けん/査:さ | - | - | - |
| ( )法:同じ対象者に一定期間置いて同一のテストをする | 再:さい/検:けん/査:さ | - | - | - |
| ( )法:全体から部分を推測すること | 演:えん/繹:えき | - | - | - |
| ( )法:1つの検査を等質に2つ分け各得点の相関係数を算出 | 折:せっ/半:ぱん | - | - | - |
| ( )指標:モデルとデータとの当てはまりの程度 | 適:てき/合:ごう/度:ど | - | - | - |
| ( )妥当性:質問項目が測定する内容を偏りなく反映しているか | 内:ない/容:よう/的:てき | - | - | - |
| ( )妥当性:理論的仮説と実際の測定結果との整合性で評価 | 構:こう/成:せい/概:がい/念:ねん | - | - | - |
| ( )妥当性:外的基準との関連で評価される | 基:き/準:じゅん/関:かん/連:れん | - | - | - |
| ( )変数:直接的に測定された変数 | 観:かん/測:そく | - | - | - |
| ( )変数:直接的には測定されていない仮説的な変数 | 潜:せん/在:ざい | - | - | - |
| ( )変数:分析する内容以外の要因を意味する変数 | 誤:ご/差:さ | - | - | - |
| ( )回転:因子間相関なしでxとy軸を90度のまま回転する方法 | バリマックス | - | - | - |
| ( )回転:因子間相関ありでxとy軸を自由に回転する方法 | プロマックス | - | - | - |
| ( )分析:量的な説明変数によって1つの質的な基準変数を予測する分析 | 判:はん/別:べつ | - | - | - |
| ( )分析:複数の測定変数を一つの主成分に合成する手法 | 主:しゅ/成:せい/分:ぶん | - | - | - |
| ( )分析:背後にある変数を探り出そうとする手法 | 因:いん/子:し | - | - | - |
| ( )分析:同じ研究テーマの複数の研究を統計的に結合 | メタ | - | - | - |
| ( )分析:個人、企業、国など異なるレベルの要因の影響を検討 | マルチレベル | - | - | - |
| ( )分析:2つ以上の独立変数から1つの従属変数の値を予測 | 重:じゅう/回:かい/帰:き | - | - | - |
| ( )分析:1つの独立変数から1つの従属変数の値を予測 | 回:かい/帰:き | - | - | - |
| ( )の公式:内的整合性を2件法で求める | Kuder-Richardson | - | - | - |
| ( )のκ係数:観察法で観察者同士の判断の一致度を見る | cohen | - | - | - |
| ( )のα係数:すべての折半パターンの相関係数を算出し平均値を求める | Cronbach | - | - | - |
| ( ):類似した概念を測定する検査と一定の関係性があることを示す | 等:とう/価:か/性:せい | - | - | - |
| ( ):重回帰分析において各独立変数が従属変数に及ぼす影響 | 標:ひょう/準:じゅん/偏:へん/回:かい/帰:き/係:けい/数:すう | - | - | - |
| ( ):重回帰分析、判別分析、因子分析などの総称 | 多:た/変:へん/量:りょう/解:かい/析:せき | - | - | - |
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