*COLOR(red){psych}(パーソナリティ、精神測定及び心理学研究)パッケージ中のオブジェクト一覧 [#j441792d]

|項目|説明|
|00.psych| パーソナリティ、精神測定及び心理学研究用パッケージ|
//|psych-package| パーソナリティ、精神測定及び心理学研究用パッケージ|
//|%+%|2つのベクトルないしはマトリックスを追加する関数|
|affect| Two data sets of affect and arousal scores as a function of personality and movie conditions|
|alpha|2つの信頼性の推定: Cronbachのαと Guttman のLambda 6.|
//|alpha.scale| 尺度についてのクロンバックのα|
|bfi|5 つの要素をあらわす 25 のパーソナリティ項目|
|bifactor| 双因子の解を示す7つのデータセット.|
|block.random| Create a block randomized structure for n independent variables|
|bock| Bock and Liberman (1970) data set of 1000 observations of the LSAT|
//|circ.sim|円環構造ないしは単純構造のための擬似データの生成|
//|circ.simulation| 円環構造ないしは単純構造のシミュレーション|
|circ.tests|円環構造対単純構造の4つのテストの適用|
|cities| 合衆国11都市間距離|
|cluster.cor| 比較的大きなマトリックスより構成変数の相関を見つける|
|cluster.fit|クラスタの当てはめ:相関行列にクラスタモデルのあてはめ|
|cluster.loadings|重なりや信頼性について修正された、クラスター相関によって項目を見つける|
|cluster.plot|因子/クラスター負荷量をプロットし、最高値の負荷量で項目をクラスターに割り当てる.|
|cluster2keys|クラスターのベクトル(例えば、kmeans より) を項目のクラスターに得点を付けるのに相応しい keys matrix に変換する.|
|cohen.kappa| Find Cohen’s kappa and weighted kappa coefficients for correlation of two raters|
|comorbidity|2つの診断の基底率(base rates of two diagnoses) とそれらの共起表現(comorbidity)を phi, Yule, および tetrachorics に変換|
|cor.plot|相関又は因子マトリックスの画像プロットの作成|
|corr.test| マトリックスまたは data.frame 間の相関、標本サイズ及び確率値を見つける.|
|correct.cor| 	Find dis-attenuated correlations and give alpha reliabilities|
|cortest.bartlett|相関行列が恒等行列であるかの Bartlett テスト|
|cortest.mat| Chi square tests of whether a single matrix is an identity matrix, or a pair of matrices are equal.|
|cosinor| 24時間又は昼間( circadian or diurnal)データの分析関数|
|count.pairwise| 	Count number of pairwise cases for a data set with missing (NA) data.|
|cta| Simulate the C(ues) T(endency) A(ction) model of motivation|
|cubits| 身長及び「腕尺」又は前腕の間の関係についてのGalton の例|
|describe|精神測定に有用な基本記述統計|
|describe.by|グループごとの基本要約統計量|
|diagram| Helper functions for drawing path model diagrams|
|eigen.loadings| 	Convert eigen vectors and eigen values to the more normal (for psychologists) component loadings|
|ellipses| Plot data and 1 and 2 sigma correlation ellipses|
|epi.bfi| 13 personality scales from the Eysenck Personality Inventory and Big5 inventory|
|error.bars|平均と信頼区間のプロット|
|error.bars.by|複数のグループの平均と信頼区間のプロット|
|error.crosses| 	Plot x and y error bars|
|fa| 主軸法(主因子法)、MinRes(残差最小)又は重みつき最小二乗法による因子分析|
|fa.graph |因子負荷行列のグラフ化|
|fa.parallel| Scree plots of data or correlation matrix compared to random “parallel" matrices|
|factor.congruence| 	因子合成計係数|
|factor.fit|因子モデルのあてはめ具合。VSS パッケージの一部|
|factor.model| 	Find R = F F' + U2 が基本因子モデルであるかを見つける|
//|factor.pa|主軸(主因子法)因子分析 |
|factor.residuals| 	R* = R- F F'|
|factor.rotate| 	手("Hand")で因子負荷行列を回転する|
|factor.stats| 因子分析及び主成分の各種の適合度をみつける|
|factor2cluster|因子不可量よりクラスターの定義を抽出|
|fisherz|r の Fisher z 変換|
|galton| Galton’s Mid parent child height data|
|geometric.mean|データフレームのベクトルまたは列の幾何平均を見つける.|
|glb.algebraic| Find the greatest lower bound to reliability.|
|guttman|テストの信頼性の代替推定|
|Harman| Two  data  sets  from  Harman  (1967).    9  cognitive  variables  from Holzinger and 8 emotional variables from Burt|
|harmonic.mean|データフレームのベクトル、マトリックスまたは列の調和平均を見つける.|
|headtail| Combine calls to head and tail|
|heights| Galton (1888)の身長と腕尺のデータセットのデータフレーム.|
|ICC| Intraclass Correlations (ICC1, ICC2, ICC3 from Shrout and Fleiss)|
|ICLUST| ICLUST: 項目クラスター分析 - 精神計測理論をもちいる階層クラスター分析|
|ICLUST.cluster|項目階層クラスター分析生成関数|
|ICLUST.graph| ICLUST グラフィック出力用制御コードの作成|
|ICLUST.rgraph| Rgraphviz パッケージを用いた ICLUST グラフを描画する|
|ICLUST.sort| クラスター負荷量の大きさの絶対値による項目の並べ替え|
|income| アメリカセンサス 2008 より家計所得|
|interp.median| Find the interpolated sample median, quartiles, or specific quantiles for a vector, matrix, or data frame|
|iqitems| 14 の多重選択の IQ 項目|
//|irt.0p|項目反応理論が Rasch(似の)モデルをもちいてθ(能力)を推定|
|irt.1p| 項目反応理論が Rasch(似の)モデルをもちいてθ(能力)を推定|
//|irt.2p| 項目反応理論が Rasch(似の)モデルをもちいてθ(能力)を推定|
//|irt.discrim| IRT 概念をもちいた項目の困難性を推定する簡易関数|
|irt.item.diff.rasch|IRT 概念をもちいて、項目困難を推定する簡易関数|
//|irt.person.rasch| 項目反応理論が Rasch(似の)モデルをもちいてθ(能力)を推定|
//|kurtosi|ベクトル、マトリックス又はデータフレームの尖度|
|logistic|x から p へのロジスティック変換及び p から q へのロジット変換|
//|make.hierarchical| 階層構造をもつ母集団ないしは標本の相関を作成.
|make.keys| Create a keys matrix for use by score.items or cluster.cor|
|mat.regress|マトリックス入力の多重回帰|
|mat.sort|相関行列の要素をソートしてm因子負荷量を反映する|
|matrix.addition| 2つのベクトル又はマトリックスの記述|
|msq| 3,896 人の参加者の動機付け状態のアンケートから取り出した 75 の心的状態の項目|
|multi.hist|1つのスクリーン上の多重ヒストグラム|
|neo|NEO_PI_R マニュアルからの NEO 相関行列|
|omega| 	Calculate the omega estimate of factor saturation|
|omega.graph|階層因子構造のグラフ化|
|p.rep| Find the probability of replication for an F, t, or r and estimate effect size|
|paired.r| 	Test the difference between paired correlations|
|pairs.panels|データマトリックスの SPLOM, ヒストグラム及び相関|
//|panel.cor|データマトリックスの SPLOM, ヒストグラム及び相関|
//|panel.hist|データマトリックスの SPLOM, ヒストグラム及び相関|
|partial.r|集合 y を取り除いた変数 x の集合の偏相関を見つける.|
|peas| Galton‘s Peas|
|phi|二分変数間のファイ相関係数を見つける|
|phi.demo| 心理統計用デモデータの作成|
|phi2poly| 	Convert a phi coefficient to a polychoric correlation|
|plot.psych|クラス “psych"の psych パッケージのプロット関数|
|polar|デカルト座標の因子負荷量を曲座標に変換|
|poly.mat| Find polychoric correlations of item data|
|polychor.matrix| 	Actually, what does this do? Convert a matrix of phi coefficients to a matrix of polycoric correlations|
|principal| 主成分分析|
|print.psych| psych クラスの印刷・要約関数|
|Promax| Perform promax or targeted rotations and return the inter factor angles|
//|psych| パーソナリティ、精神測定及び心理学研究用パッケージ|
//|psycho.demo|精神測定用デモデータの作成|
|r.test|相関の信頼性検定|
|read.clipboard|クリップボードの読み込みへのショートカット|
|rescale|得点を「慣習的な」規準に変換する関数 |
|reverse.code| Reverse the coding of selected items prior to scale analysis|
|sat.act| 3 つのの能力尺度: SATV, SATQ, ACT 記述|
|scaling.fits| Test the adequacy of simple choice, logistic, or Thurstonian scaling.|
|schmid|相関行列に、 Schmid Leiman 変換を適用|
|score.alpha| 	Score scales and find Cronbach's alpha as well as associated statistics|
|score.items| 	Score item composite scales and find Cronbach's alpha as well as associated statistics|
|score.multiple.choice|複数選択項目の得点付けと基本等計量の提供|
|SD| Find the Standard deviation for a vector, matrix, or data.frame - do not return error if there are no cases|
|sim|心理学・心理統計データのシミュレーション関数.|
|sim.anova| Simulate a 3 way balanced ANOVA or linear model, with or without repeated measures.|
|sim.congeneric| 同種の(congeneric)のデータセットのシミュレーション|
|sim.hierarchical| 母集団又は標本の、これらはおそらく階層構造をもつ相関行列の作成。|
|sim.item| Generate simulated data structures for circumplex or simple structure|
|sim.structure| 特定の測度または構造モデルをもつ相関行列又はデータ行列の作成。|
|sim.VSS|データのような VSS の作成|
|simulation.circ| Simulations of circumplex and simple structure|
|skew|ベクトル、マトリックス又はデータフレームの歪度|
|smc| Find the Squared Multiple Correlation (SMC) of each variable with the remaining variables in a matrix|
|structure.graph|2つの尺度も出ると構造方程式モデルで示す構造方程式の描画|
|structure.list|入力リストより因子モデル行列の作成|
|super.matrix| Form a super matrix from two sub matrices.|
|table2matrix| 計数をもつ表を、計数をあらわす行列又はデータフレームにConvert a table with counts to a matrix or data.frame representing those counts.|
|test.psych| psych パッケージの関数テスト|
|thurstone| Thurstone Case V scaling|
|tr| Find the trace of a square matrix Description|
|Tucker| 9 Cognitive variables discussed by Tucker and Lewis (1973)|
|vegetables| 9つの野菜の記述の選好の対比|
|VSS| 	Apply the Very Simple Structure criterion to determine the appropriate number of factors.|
|VSS.parallel| 	Compare real and random VSS solutions|
|VSS.plot| VSS あてはめプロット|
|VSS.scree| 	Plot a scree test|
//|VSS.simulate|VSS ライクなデータの作成|
|winsor| Find the Winsorized scores or means for a vector, matrix, or data.frame|
|wkappa| Find Cohen’s kappa and weighted kappa coefficients for correlation of two raters|
|Yule| From a two by two table, find the Yule coefficients of association, convert to phi, or polychoric, recreate table the table to create the Yule coefficient.|

トップ   編集 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS