目次

第1章　言語発達を理解する――縦断データとは何か
　1.1　発達心理学における縦断データ――幼児の言語発達をどのように理解するか
　1.2　他の形式のデータ――時系列データ・横断データ
　1.3　縦断データの長所
　1.4　縦断データの短所
　1.5　本書の目的と構成
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第2章　縦断データにおける欠測を知る――欠測メカニズム
　2.1　データが欠測する理由
　2.2　欠測メカニズム
　2.3　古典的な欠測データの分析法
　2.4　より良い欠測データの分析法
　2.5　非ランダム欠測のときの分析
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第3章　高齢者の結晶性知能の平均値を縦断的に比較する――構造方程式モデリングの基礎
　3.1　高齢者の結晶性知能――平均値の変化
　3.2　構造方程式モデリングの基礎
　3.3　モデル選択
　3.4　構造方程式モデリングと分散分析モデル
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第4章　社会適応スキルの発達軌跡をモデリングする――潜在成長モデルの基礎
　4.1　社会適応モデルの発達軌跡
　4.2　潜在成長モデルの基礎
　4.3　言語スキルデータの分析
　4.4　補足
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第5章　複雑な発達的変化を表現する――非線形の発達軌跡のための潜在成長モデル
　5.1　2次の潜在成長モデル
　5.2　区間線形の潜在成長モデル
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第6章　読書量と語彙力の変化の関係をさぐる――条件付き潜在成長モデルと多変量潜在成長モデル
　6.1　読書調査データ――読書量と語彙力の関係
　6.2　変化の個人差の要因を調べる――条件付き潜在成長モデル
　6.3　多変量縦断データの変化の相関関係を調べる――多変量潜在成長モデル
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第7章　脳機能と記憶能力の変化の因果関係に迫る――多変量自己回帰モデル
　7.1　高齢者の脳データ――脳機能の低下と記憶能力の関係
　7.2　自己回帰モデル
　7.3　多変量自己回帰モデル
　7.4　多変量自己回帰モデルの補足
　Quiz

付録
索引