階層線形モデルおける相関係数:グループ内相関とグループ間相関の分割の仕方。591-598.ここからダウンロード可能。独立変数と従属変数を入れ替えると,値が変わってしまうので解釈には注意。Associates.ここから読める。標準化係数は解釈がとても難しいので注意。使うときに,研究目的とは直接関係ない変数を入れることで推定精度が向上する。いうが,この方法を分かりやすく説明。そもそもMARという条件は,モデルに入れている変数との関係で定義されるので注意。単純主効果の検定を行いたいときに必要になるパラメータの共分散行列の出力方法がいろいろなソフトウェアに対して載っている。この共分散行列は通常の重回帰分析で偏回帰係数の差を検定するときにも必要。リンクをたどると,便利なチュートリアルや計算ソフトウェアもある。読み込める形で出力してくれる。二段抽出モデルの簡便法を使いたいときには非常に便利。分析する方法も丁寧に書かれている。持っているならばそちらが便利。ここからダウンロード。シンプレックス構造などといった相関行列の順序性のランダマイゼーション検定をしてくれる。通常,上にアップした方法では相関がすべて正の場合にしかシンプレックス構造を検討できないが,この方法だと負の相関を組み込むことができる(そうなるとそれがそもそもシンプレックス構造と呼べるのか疑問だが)。循環モデル(すべての変数が等間隔)を発展させ,フーリエ関数によって循環モデルの相関行列を定式化。いうソフトウェアを用いると,このモデルに相関行列をフィットできる。(奥村泰之さんのサイト)。自動的に計算してくれて非常に便利。動かすと,シミュレーションも簡単にできる。上記の堀先生のサイトにある論文も参考になる。項目を加えたり除いたりすることによる適合度の変化をとても分かりやすく表示。プロシジャここに一例が。解を得たとき,それを回転させたい場合などに。9-36).ここからダウンロードが。データを二次分析するときに個人の能力値を用いますが,個人の能力値はあくまで点推定値であって,推定の不確定性を考慮に入れていません。個人の能力値の事後分布からランダムにサンプルして(つまり不確定性を考慮に入れて)得られた値のことで,正確な集団レベルの特性の推定を可能にします。いろいろな解説がありますが,個人的にもっとも分かりやすかったのがこの論文です。