myscratchpad

基準関連妥当性
併存妥当性　不安の高い人は抑うつも高いはずだ的なやつ
予測妥当性　アウトカム変数の予測

構成概念妥当性
収束妥当性　同じような測定と相関する。他の不安傾向尺度との相関
弁別妥当性　違う測定と相関しない

内容妥当性　ぱっと見て内容がそれっぽいか
表面妥当性　パッと見て項目がそれっぽいか
因子妥当性　因子構造が予測あるいは先行研究どおりか

交差妥当性　別サンプル間での予測誤差が小さい


おおむね収束妥当性と弁別妥当性を満たしているとOKとなる
実は表面妥当性を満たしていると他が問われないことも多い。実験心理学の測定は操作的に定義されることもありほぼ全てがそうだろう

x <- 1000

(lx <- log(x)) # 自然対数。ln
exp(lx)

(l10x <- log10(x)) # 常用対数
10^l10x

Rなんてもうダメだ、とRの開発者Ross Ihakaが言っているそうだ。Ross IhakaはRobert GentlemanとともにRの開発を最初に始めた人。
実行が遅くて使い物にならない。
そもそもSがダメだったのだ。
苦労して直すのもバカらしい…だそうだ

http://xianblog.wordpress.com/2010/09/06/insane/comment-page-4/#comment-5187
http://www.r-bloggers.com/ross-ihaka-to-r-drop-dead/
http://www.stat.columbia.edu/~cook/movabletype/archives/2010/09/the_future_of_r.html

こうして科学は進歩していくのだろう。
周りでもようやくRに「触ってみよう」という人がポツポツ増えてきたのが現状だが
日本の学術機関や研究機関に普及する頃には、もう時代遅れになってるかもしれない。

実験デザイン用のパッケージ agricolae

# ラテン方格デザインでのランダマイズ
library(agricolae)
varieties<-c("perricholi","yungay","maria bonita","tomasa")
lsd <-design.lsd(varieties,number=1001,seed=23)
lsd # print field book. plotsは生物統計学の区画。心理学では参加者にあたる（と思う）
plots <-as.numeric(lsd[,1])
trt <-as.character(lsd[,4])
dim(plots)<-c(4,4)
dim(trt) <-c(4,4)
print(t(plots))
print(t(trt))

# 関数一覧
 http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/agricolae/html/00Index.html
# 開発元
 http://tarwi.lamolina.edu.pe/~fmendiburu/
# CRAN Task View: Design of Experiments (DoE) & Analysis of Experimental Data
 # これは日本語化されると便利かもしれない
 http://cran.at.r-project.org/web/views/ExperimentalDesign.html

http://shakaichousa.net/mua/

SPSS社公開データ
http://www.spss.co.jp/support/sample.html
SPSSによるカテゴリカルデータ分析の手順
SPSSによる分散分析と多重比較の手順
SPSSでやさしく学ぶ統計解析
など多数


SPSSとAmosによる心理･調査データ解析――因子分析・共分散構造分析まで
http://shakaichousa.net/mua/

実践形式で学ぶSPSSとAmosによる心理・調査データ解析
http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/ISBN4-489-00675-6.html

成蹊大新村氏　サンプルデータ
http://sun.econ.seikei.ac.jp/~shinmura/archive.html

Indiana University のデータ群(ページの下のほう)
http://www.indiana.edu/~statmath/stat/all/cfa/index.html