jamoviクイックガイド（Analysis編）
本書について
1
Exploration（探索）
1.1
Descriptives（記述統計量）
1.1.1
Statistics（統計量）
1.1.2
Plots（作図）
2
T-Tests（t検定）
2.1
Independent Samples T-Test（独立標本t検定）
2.2
Paired Samples T-Test（対応ありt検定）
2.3
One Sample T-Test（1標本t検定）
3
ANOVA（分散分析）
3.1
One-Way ANOVA（1要因分散分析）
3.1.1
Post-Hoc Tests（事後検定）
3.2
ANOVA（分散分析）
3.2.1
Model（モデル）
3.2.2
Assumption Checks（前提条件チェック）
3.2.3
Contrasts（対比）
3.2.4
Post Hoc Tests（事後検定）
3.2.5
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
3.2.6
Save（保存）
3.3
Repeated Measures ANOVA（反復測定分散分析）
3.3.1
Model（モデル）
3.3.2
Assumption Checks（前提条件チェック）
3.3.3
Post Hoc Tests（事後検定）
3.3.4
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
3.3.5
Options（オプション）
3.4
ANCOVA（共分散分析）
3.4.1
Model（モデル）
3.4.2
Assumption Checks（前提条件チェック）
3.4.3
Contrasts（対比）
3.4.4
Post Hoc Tests（事後検定）
3.4.5
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
3.4.6
Save（保存）
3.5
MANCOVA（多変量共分散分析）
Non-Parametric
（ノンパラメトリック検定）
3.6
One-Way ANOVA [Kruskal-Wallis]（クラスカル=ウォリス検定）
3.7
Repeated Measures ANOVA [Friedman]（フリードマン検定）
4
Regression（回帰分析）
4.1
Correlation Matrix（相関行列）
4.2
Partial Correlation（偏相関）
4.3
Linear Regression（線形回帰）
4.3.1
Model Builder（モデルビルダー）
4.3.2
Reference Levels（基準レベル）
4.3.3
Assumption Checks（前提チェック）
4.3.4
Model Fit（モデル適合度）
4.3.5
Model Coefficients（モデル係数）
4.3.6
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
4.3.7
Save（保存）
Logistic Regression
（ロジスティック回帰）
4.4
2 Outcomes [Binomial]（２項ロジスティック回帰）
4.4.1
Model Builder（モデルビルダー）
4.4.2
Reference Levels（基準レベル）
4.4.3
Assumption Checks（前提チェック）
4.4.4
Model Fit（モデル適合度）
4.4.5
Model Coefficients（モデル係数）
4.4.6
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
4.4.7
Prediction（予測）
4.4.8
Save（保存）
4.5
N Outcomes [Multinomial]（多項ロジスティック回帰）
4.5.1
Model Builder（モデルビルダー）
4.5.2
Reference Levels（基準レベル）
4.5.3
Model Fit（モデル適合度）
4.5.4
Model Coefficients（モデル係数）
4.5.5
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
4.6
Ordinal Outcomes（順序ロジスティック回帰）
4.6.1
Model Builder（モデルビルダー）
4.6.2
Reference Levels（基準レベル）
4.6.3
Model Fit（モデル適合度）
4.6.4
Model Coefficients（モデル係数）
5
Frequencies（度数）
One Sample Proportion Tests
（1標本の比率検定）
5.1
2 Outcomes [Binomial test]（二項検定）
5.1.1
Bayesian Statistics（ベイズ統計量）
5.2
N Outcomes [χ² Goodness of fit]（χ²適合度検定）
5.2.1
Expected Proportions（期待比）
Contingency Tables
（クロス集計表の検定）
5.3
Independent Samples [χ² test of association]（χ²独立性検定）
5.3.1
Statistics（統計量）
5.3.2
Cells（セル）
5.3.3
Plots（作図）
5.4
Paired Samples [McNemar test]（マクニマー検定）
—
5.5
Log-Linear Regression（対数線形回帰）
5.5.1
Model Builder（モデルビルダー）
5.5.2
Reference Levels（基準レベル）
5.5.3
Model Fit（モデル適合度）
5.5.4
Model Coefficients（モデル係数）
5.5.5
Estimated Marginal Means（推定周辺平均）
6
Factor（因子分析）
Scale Analysis
（尺度分析）
6.1
Reliability Analysis（信頼性分析）
6.1.1
Reverse Scaled Items（逆転項目）
6.1.2
Save（保存）
Data Reduction
（データ縮約）
6.2
Principal Component Analysis（主成分分析）
6.2.1
Save（保存）
6.3
Exploratory Factor Analysis（探索的因子分析）
6.4
Confirmatory Factor Analysis（確認的因子分析）
6.4.1
Residual Covariances（残差共分散）
6.4.2
Options（オプション）
6.4.3
Estimates（推定値）
6.4.4
Model Fit（モデル適合度）
6.4.5
Additional Output（その他の出力）
付録
Functions（関数一覧）
Math：数学関数
Statistical：統計関数
Logical：論理関数
Text：文字列関数
Reference：参照関数
Misc：各種関数
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jamoviクイックガイド（Analysis編）
Logistic Regression
（ロジスティック回帰）
ロジスティック回帰
は，回帰モデルの目的変数が「名義型（
）」や「順序型（
）」の場合に使用される分析手法です。さらに目的変数の種類により，複数の手法が使い分けられます。
）」や「順序型（
）」の場合に使用される分析手法です。さらに目的変数の種類により，複数の手法が使い分けられます。