norimune階層的データ分析のための、統計分析プログラムです。HADについては別の記事にまとめてますので、そちらを参照してください。最新版HADの機能一覧についてはHADでできることのほうを参照してください。ダウンロードはここです。階層データ分析用マクロ以下の機能はHAD7.2について書いてあります。1.個人・集団レベルの相関行列の出力この機能が目玉の1つです。LaVoie(1985)の集団レベル相関を出力するオプションです。計算方法は豊田(2000)で紹介されているの2段抽出モデルの簡便法を用いてますが、結果は一致します。集団レベル相関とは、グループの平均値を算出することなく、集団の性質を示す変数間の関連を表したものです。集団凝集性といった集団レベルの概念をモデルに組み込みたいときは有効な指標です。HAD7.2で有意性検定を実装しました。Mplusなどのソフトウェアの結果をほぼ再現します。Amosに入力した場合、SEMが出力する集団レベル相関の有意性検定は正確ではないので、参考にしないでください。モデリングしたパスの有意性検定を行うには、簡便法でない二段抽出モデルを行う必要があります。下の方法を使うことで有意確率を知ることができます。相関係数だけならこのマクロで検定を行うことができます。上の方法では相関係数しか知ることができませんが、このオプションで出力される共分散行列をAmosで適切に分析することでSEMによるモデリングとその有意性検定をすることができます。詳しくはこちらの記事を参照してください。選んだ変数の内的一貫性の信頼性係数を出力します。信頼性係数を出力します。あと、一因子モデルによる因子分析結果を一緒に載せています。マルチレベルデータの場合、測定誤差を取り除いた集団レベルと個人レベルの分散比率とその有意性検定の結果を出力します。4.ペアワイズ相関分析ペアデータに特化した、マルチレベル分析であるペアワイズ相関分析の結果を出力します。それに関連した共分散行列、データセットを出力します。ペアワイズ相関分析については、こちらの記事を参照してください。5.級内相関係数と級内α係数の出力グループ内の類似度を示す、級内相関係数を出力します。グループ内の平均値を得点として用いてよいかの指標である、級内α係数も出力します。級内α係数が低いときにグループの平均値を算出してしまうと、誤差が大きくなり、相関が希薄化したり検定結果がゆがんだりします。