psych(パーソナリティ、精神測定及び心理学研究 )一覧
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*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.|
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*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.|
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