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【データ分析】構造方程式モデリング（SEM）の問題点と注意点について（吉田他, 2020）
【マルチレベル】アイデンティティを、集団レベルと個人レベルに分けてモデル化した文献（尾関＆吉田、2011）
【Pythonで統計モデル】SEM4：パス解析（非逐次モデル）
【読書メモ】構造方程式モデリングの基礎：『心理学・社会科学研究のための構造方程式モデリング Mplusによる実践』（村上隆・行廣隆次監修、伊藤大幸編著、谷伊織・平島太郎著）第1章
第17章「心理療法の介入効果」のベイズモデリングをPyMC Ver.5 で
【データ分析】SEM(構造方程式モデリング)をPythonで進めてみた
【論文レビュー】SEMの適切な使い方：吉田ほか（2020）
【データ分析】構造方程式モデル (Structural Equation Modeling, SEM)
【論文レビュー】縦断研究とは何か？：岡林（2006）
【読書メモ】確認的因子分析や構造方程式モデリングにつながる潜在変数モデル：『心を測る 現代の心理測定における諸問題』（デニー・ボースブーム著）
構造方程式モデリング①～媒介分析による間接効果について～
構造方程式モデリング②～探索的因子分析・確認的因子分析・統計的因果探索～
【Data analytics】SEMによって、満足度の要因分析にトライ
♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.15 共分散構造分析・SEM: モデルフィットの指標; 私たちの相性っていいの...？)
♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.8 構造方程式モデリング①誘い)
♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.10 構造方程式モデリング③モテ要素を探索せよ！)
♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.9 構造方程式モデリング②モテの構造化)
