| 研究課題/領域番号 |
26885007
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
教育心理学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
宇佐美 慧 筑波大学, 人間系, 准教授 (20735394)
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| 研究期間 (年度) |
2014-08-29 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 縦断データ / 決定木 / 構造方程式モデル / 分類 / ソフトウェア / モデルの誤設定 / 発達 / 潜在成長モデル / 構造方程式モデリング |
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| 研究成果の概要 |
縦断データに見られる変化のパタンの個人差が，個人のどのようなプロフィール（例えば，性別や年齢）により説明・分類できるのかを調べる上でSEMTrees(構造方程式モデル決定木）と呼ばれる方法が近年注目されている。SEMTreesでは，変化の様態を記述するテンプレートモデルを立ててデータを分割していく。本研究課題では，サンプルサイズの大きさやモデルの誤設定の有無など多要因を操作しながら，大規模シミュレーションに基づくSEMTreesの性能評価と高速化の研究に取り組んだ。また，正確な分類に必要なサンプルサイズに関する方法論的検討や，今後利用が見込まれる種々のテンプレートモデル間の数理的比較も行った。
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