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    検討 日本教育工学会論文誌, 36, 451-464.[論文]

12. 宇佐美慧・菅原育子 (2012). 潜在曲線モデルを用いた日本の高齢者の身体的特性の変化と個人差に関する縦断
    的検討 ―MCMC法に基づく全国高齢者縦断調査データの解析から― 行動計量学, 39, 43-65.[論文]

11. 宇佐美慧 (2011). 階層的なデータ収集デザインにおける2群の平均値差の検定・推定のためのサンプルサイズ決定
    法と数表の作成 ―検定力および効果量の信頼区間の観点から― 教育心理学研究, 59, 385-401.[論文]

10. 宇佐美慧・名越斉子・肥田野直・菊池けい子・斉藤佐和子・服部由紀子・松田祥子 (2011). 社会適応スキル検査
    の作成の試み ―検査の信頼性・妥当性・臨床的有用性の検討― 教育心理学研究, 59, 278-294.[論文]

9. Usami,S. (2011). Generalized graded unfolding model with structural equation for subject parameters.
    Japanese Psychological Research, 53, 221-232.[Paper]

8. Usami,S. (2011). Statistical power of experimental research with hierarchical data. Behaviormetrika, 38,

7. 宇佐美慧 (2011). 小論文評価データの統計解析 ―制限字数を考慮した測定論的課題の検討― 行動計量学, 38,

6. Usami,S. (2010). Individual differences multidimensional Bradley-Terry model using reversible jump
    Markov chain Monte Carlo algorithm. Behaviormetrika, 37, 135-155.

5. 宇佐美慧 (2010). 採点者側と受験者側のバイアス要因の影響を同時に評価する多値型項目反応モデル. 教育心理学
    研究, 58, 163-175.[論文]

4. 宇佐美慧 (2009). ニューラルテスト理論の応用可能性 ―方法論的課題の考察と多値型モデルの適用例― 日本
    テスト学会誌, 5, 65-79.[論文]

3. Usami,S. (2009). Applying Gibbs sampler to multivariate hierarchical linear model. Proceedings of the
    World Academy of Science, Engineering and Technology, 54, 340-342.

2. 宇佐美慧 (2008). 比較判断に影響する複数の要因を考慮した一対比較データ分析法. 心理学研究, 79, 536-541.

1. 宇佐美慧 (2008). 小論文試験の採点における文字の美醜効果の規定因 ―メタ分析および実験による検討― 日本
    テスト学会誌, 4, 73-83.[論文]


22. G.W. Imbens and D.B. Rubin著/繁桝算男・星野崇宏監訳 (2020). Causal Inference for Statistics, Social,
  and Biomedical Sciences: An Introduction. 朝倉書店 (第5章: 完全無作為化実験のためのフィッシャーの
    正確確率検定 を担当) 近刊

21. 宇佐美慧 (2020). 記述式問題の現在ーテスト理論から見た検討課題ー 中村高康編 大学入試が分かる本

20. 宇佐美慧(2019).重回帰分析と階層線形モデル 野島一彦・繁桝算男監修「公認心理師の基礎と実践シリーズ
  (仮)」繁桝算男・山田剛史(編)公認心理師の基礎と実践 第5巻 心理学統計法 遠見書房

19. 宇佐美慧 (2018). ⑤心理学統計法 野島一彦(編) 公認心理師養成大学・大学院ガイド こころの科学

18. Wechsler, D. 著,日本版WAIS-IV刊行委員会訳編(2018). 日本版WAIS-IV理論マニュアル.日本文化科学社

17. R.K.ソーヤー/編集 大島純・森敏昭・秋田喜代美・白水始監訳 望月俊男・益川弘如編訳 (2018). 学習科学
  ハンドブック[第二版]第1巻 (「第13章訳 森本康彦 教育データマイニングとラーニング・アナリティクス」

16. M. Lovric (Ed.) (2011). International Encyclopedia of Statistical Science. 日本統計学会「統計科学
  百科事典」翻訳編集委員会 編 統計科学百科事典 (2018). 「Moderating and Mediating Variables in
   Psychology」,(「Psychological Testing Theory」,「Psychology, Statistics in」を担当)

15. 宇佐美慧 (2018). 第5章:構造方程式モデリングを用いたメタ分析/第9章:文献収集の実際と相関係数の統合.
  岡田涼・小野寺孝義(編)実践メタ分析入門 ナカニシヤ出版

14. Usami,S. (2017). Reviews of Data Science Methodology and Introduction to R courses into Japanese for
  IBM Big Data University.

13. 岡田謙介・宇佐美慧 (近刊). 潜在変数モデリング―離散/階層/縦断/構造方程式モデルの統合(仮題) 岩波書店

12. R.M. Lerner 編/二宮克美・子安増生 監訳 (近刊). 児童心理・発達科学ハンドブック(仮題)福村出版 (第2巻
  第20章: 成長曲線モデルと縦断的因子分析: Ram,N., & Grimm,K.J. Growth Curve Modeling and Longitudinal
  Factor Analysisを担当)

11. 宇佐美慧 (2017). 発達心理学・教育心理学研究におけるサンプルサイズ設計 ―実験研究に注目して―
  村井潤一郎・橋本貴充(編) 心理学のためのサンプルサイズ設計入門 講談社

10. 宇佐美慧 (2017). 縦断データの分類―決定木および構造方程式モデリング決定木. 荘島宏二郎(編) パーソナリティ
  計量心理学 第14章

9. Usami,S. (2016). Translation of Data Science Methodology course into Japanese for IBM Big Data

8. 宇佐美慧 (2016). 第3章:本検査の修正過程/第4章:本検査の信頼性・妥当性. 上野一彦・名越斉子・旭出学園
  教育研究所. S-M社会生活能力検査第3版 日本文化科学社

7. 宇佐美慧・荘島宏二郎 (2015). 発達心理学のための統計学―縦断データの分析― 誠信書房 [Amazon]

6. 宇佐美慧 (2015). 心理尺度および心理検査の作成と信頼性・妥当性. 山田剛史(編). Rによる心理学研究法入門

5. J.D.シンガー・J.B.ウィレット著 (2003),菅原ますみ 監訳 (2014). 縦断データの分析II:イベント生起のモデ
  リング 朝倉書店 (13.3節 カプラン・マイヤー法による連続時間生存関数の推定,13.4節 累積ハザード関数,
  15.4節 回帰診断を担当)

4. 宇佐美慧 (2013). FOSCOMの妥当性・信頼性. 東川健・宇佐美慧・宇井円・梶縄広輝・古森一美・田中里実.
  対人コミュニケーション行動観察フォーマット(FOSCOM) エスコアール

3. 宇佐美慧 (2013). 第6章:検査の信頼性・妥当性/第7章:サマリーの作成. 佐竹恒夫・足立さつき・池田泰子・
  宇佐美慧. ひらがな文字検査HITSS エスコアール

2. 宇佐美慧 (2012). 旭出式社会適応スキル検査の作成過程. 肥田野直(監修), 旭出学園教育研究所. ASA旭出式
  社会適応スキル検査 日本文化科学社

1. D.K.デイ ・C.R.ラオ 編/繁桝算男 ・岸野洋久 ・大森裕浩 監訳 (2011). ベイズ統計分析ハンドブック 朝倉書店
  (第8章: 多変量位置母数のベイズ推定 および 第11章: ウェーブレット領域におけるベイジアンモデリング


24. Usami, S. (2022). Statistical models for the inference of within-person relations in longitudinal design
  The 22nd SNU International Conference on Education Research. Seoul National University, Korea.
  (Invited) [資料]

23. Usami, S. (2020). Within-person variability score-based causal inference: A two-step semiparametric
   estimation for joint effects of time-varying treatments. Paper presented at the 85th Annual Meeting
   of Psychometric Society.

22. Usami, S. (2019). A unified framework of longitudinal models to examine reciprocal relations. Joint
   Statistical Meeting, Denver, USA.

21. Usami, S., Murayama, K. (2018). Random time errors in growth curve model. Paper presented at the
   83rd Annual Meeting of Psychometric Society. New York, USA.

20. Usami, S., Murayama, K., Hamaker, E.L. (2017). A unified framework of cross-Lagged longitudinal
    models. Paper presented at the 82nd Annual Meeting of Psychometric Society. Zurich, Switzerland.

19. Usami, S. (2016). Sample size determination for CRTs with randomization at any level. Paper presented
   at the 81st Annual Meeting of Psychometric Society. Asheville, North Carolina, USA.

18. Kimpara, S., Regner, E., Usami, S., & Beutler, L.E. (2015). Systematic Treatment Selection (STS): How to
   monitor therapists' interventions and cross-cultural differences between North America and Argentina.

17. Usami, S., Hayes, T., McArdle, J.J. (2015). Inferring longitudinal relationships between variables:
   Model selection between the latent change score and autoregressive cross-lagged factor models. Paper
   presented at the 80th Annual Meeting of Psychometric Society. Beijing Normal University, China.

16. Sugimoto, M., Nishida, A., Toriyama, R., Koike, S., Morimoto, Y., Kanata, S., Fujikawa, S., Masaoka, M.,
   & Usami, S. (2015). Early exposure to social networking service increase children’s drive for thinness.
   Paper presented at the Society for Adolescent Health and Medicine, Los Angeles, CA, USA.

15. Usami, S., Hayes, T., McArdle, J.J. (2014). On the relationship between latent change score model and
   autoregressive cross-lagged factor approaches and cautions for assessing longitudinal relations
   between variables. Paper presented at the 79th Annual Meeting of Psychometric Society. Madison,
   Wisconsin, USA.

14. Kimpara, S., Holt, H., & Usami, S. (2013). Systematic rreatment selection: How to Improve Therapists'
   Interventions. 2013 APA Annual Convention.

13. Usami,S. (2013). Generalized sample size determination formulas for experimental research with
   hierarchical data. Paper presented at the 78th Annual Meeting of Psychometric Society. Arnhem,

12. Akiyama, H., Sugawara, I., Usami, S., Liang, J., & Kamiyama, S. (2013). Health trajectories over 20
   years: Effects of education, income and gender. The 20th IAGG World Congress of Gerontology and
   Geriatrics, Seoul, Korea, 6.23-27.

11. Usami,S. (2012). Investigation of Mixture-modeling and some non-hierarchical clustering methods to
   detect heterogeneous developmental trajectories in longitudinal data analysis. Paper presented at
   the JCS-CLADAG (CLAssification and Data Analysis Group)12. Anacapri, Italy.

10. Usami, S. (2012). Multivariate Mean-based Mixture Modelling in Longitudinal Data Analysis. Paper
   presented at the 26th International Biometric Conference. Kobe, Japan.

9. Usami,S. (2012). Reliability and validity of essay tests under different testing and scoring designs:
   A simulation study. Paper presented at the 30th International Congress of Psychology. Cape Town,
   South Africa.

8. Usami,S. (2012). Exploratory non-hierarchical cluster analysis for pre-post designs. Paper presented at
   the 77th Annual Meeting of Psychometric Society. Nebraska, USA.

7. Usami,S. (2011). On the relationship between the true number of components and needed sample size for
   finite mixtures in some factor analysis models. Paper presented at the 5th Annual International
   Conference on Mathematics & Statistics. Athens, Greece.

6. Usami,S. (2010). Sample size determination for experimental studies with hierarchical data. Paper
   presented at the 19th International Conference on Computational Statistics, Paris, France.

5. Usami,S. (2010). Statistical power of experimental research with hierarchical data. Paper presented at
   the 75th Annual Meeting of Psychometric Society. Georgia, USA.

4. Usami,S. (2010). Individual differences multidimensional Bradley-Terry model using reversible jump
   markov chain monte carlo algorithm. Paper presented at the International Congress of Applied
   Psychology. Melbourne, Australia.

3. Usami,S. (2009). Statistical analysis of essay test data: Investigation of measurement problems with
   controlling length of essays. Paper presented at the 74th Annual Meeting of Psychometric Society.
   Cambridge, England.

2. Usami,S. (2009). Applying Gibbs sampler to multivariate hierarchical linear model. International
   Conference of Behavioral and Psychological Science. Paris, France.

1. Usami,S. (2008). Generalized graded unfolding model with manifest variable. Paper presented at the 73rd
   Annual Meeting of Psychometric Society. New Hampshire, USA.


38. 宇佐美慧 (2020). 個人の潜在特性値を考慮した時変的処置変数の因果効果の推定法 ―構造ネスト平均モデルから
    のアプローチ― 統計関連学会連合大会 富山国際会議場 9月

37. Usami, S. (2020). Within-person variability score-based causal inference: A two-step semiparametric
    estimation for joint effects of time-varying treatments. 行動計量学会第48回大会 早稲田大学 9月

36. Usami, S., Murayama, K., & Hamaker, E.L. (2018). On the mathematical and conceptual relationship
    between cross-lagged longitudinal models. 行動計量学会第46回大会 慶應義塾大学 9月

35. Usami, S., Murayama, K., & Hamaker, E.L. (2017). A unified framework of cross-lagged longitudinal
    models. 統計関連学会連合大会 南山大学 9月

34. Usami,S. & Murayama,K. (2017). Random time errors in growth curve modeling. 行動計量学会第45回大会
    静岡県立大学 9月

33. Usami,S. (2016). Generalized sample size determination formulas and its mathematical properties for
    hierarchical data. 行動計量学会第44回大会 札幌学院大学 9月

32. 宇佐美慧 (2015). 論述式テストの測定論的問題再考 ―主要な論点の整理とその現実的解決のために― 日本テスト
    学会 関西大学 9月

31. Usami,S., Hayes,T., & McArdle, J.J. (2015). Some notes on the mathematical relationship between two
    longitudinal models for assessing causality. 行動計量学会第43回大会 首都大学東京 9月

30. Usami,S. (2014). Inferring longitudinal changes and relations from multivariate cross-sectional
     data ーA time-invariant score and two-stage multiple imputationー 行動計量学会第42回大会
    東北大学 9月

29. 坂本亜沙美・宇佐美慧・内藤淳 (2013). 性格検査のフェイキング耐性に関する研究 -一対比較形式と評定尺度
    形式の比較- 日本テスト学会 九州大学 8月

28. 深谷優子・秋田喜代美・上原友紀子・宇佐美慧・南風原朝和 (2013). 中学生・高校生の読書と学校の読書推進
    行動(2)-未来志向・市民性と学校の読書推進との関連- 第55回日本教育心理学会 法政大学 8月

27. 股村美里・宇佐美慧・福島昌子・米原裕美・東郷史治・西田淳志・佐々木司 (2012). 思春期の睡眠習慣の問題と
    精神的健康状態の関連についての検討 第59回日本学校保健学会 神戸国際会議場

26. 宇佐美慧 (2012). 論述式テストを通した評価と選抜の信頼性に関わる諸要因の影響力についての定量的比較検討.
    第54回日本教育心理学会 琉球大学

25. 宇佐美慧・菅原育子 (2012). 潜在曲線モデルを用いた日本の高齢者の身体的特性の変化と個人差に関する縦断的
    検討. 行動計量学会第40回大会 新潟県立大学

24. 名越斉子・菊池けい子・宇佐美慧 (2011). 特別な教育的ニーズのある子どもの社会適応スキルと知能との関連

23. 名越斉子・宇佐美慧 (2011). 旭出式社会適応スキル検査の信頼性の検討 ―知的障害児の保護者と担任による

22. 宇佐美慧 (2011).潜在曲線混合モデルによる縦断データ解析 -潜在クラス数決定の問題を中心に- 第75回日本
    心理学会ワークショップ(星野崇宏・高橋雄介・岡田謙介・宇佐美慧)日本大学 9月

21. 宇佐美慧 (2011). 階層データにおける群間差の推定の為のサンプルサイズ決定について―収集デザインの違い
    を考慮して― 第53回日本教育心理学会 かでる2・7 7月

20. 宇佐美慧 (2011). RJMCMCアルゴリズムを用いた潜在成長曲線混合モデルのコンポーネント数の評価 日本計量
    生物学会年会 大阪大学銀杏会館 6月

19. 宇佐美慧 (2011). 潜在曲線モデルにおける群間比較のためのサンプルサイズ決定 第25回計算機統計学会
    函館市亀田福祉センター館 5月

18. 菊池けい子・名越斉子・服部由起子・斉藤佐和子・宇佐美慧・肥田野直・松田祥子・小山祐子 (2010). 旭出式

17. 名越斉子・菊池けい子・服部由起子・斉藤佐和子・宇佐美慧・肥田野直・松田祥子・小山祐子 (2010). 旭出式

16. 成田秀夫・荘島宏二郎・宇佐美慧(2010). ニューラルテスト理論を用いた大学生のジェネリックスキルを測定
    する試み 第8回日本テスト学会 多摩大学 8月

15. 宇佐美慧 (2010). 階層データを伴う実験研究における簡便なサンプルサイズ決定法 第52回日本教育心理学会
    総会 早稲田大学 8月

14. 宇佐美慧 (2010). 探索的なモデル選択過程を想定する多母集団同時解析 行動計量学会第38回大会 埼玉大学

13. 宇佐美慧 (2010). 複数の母集団からのサンプリングを想定した潜在曲線モデルに基づく直接的な発達・変化の
    評価法 統計関連学会連合大会. 早稲田大学 9月

12. 宇佐美慧 (2010). 階層データを伴う実験研究におけるサンプルサイズの決定 第74回心理学会大会 大阪大学

11. 宇佐美慧 (2010). 二値データの為の個人差多次元一対比較モデルと次元数の推定 ―スポーツデータ解析への
    応用― 第24回計算機統計学会 統計数理研究所 5月

10. Usami,S. (2009). Bayesian generalized Bradley-Terry model using RJMCMC 日本行動計量学会第37回大会
    発表文抄録集 大分大学 8月

9. 宇佐美慧 (2009). MCMCアルゴリズムに基づく多変量階層線形モデルの母数推定 -NELSのデータを用いた分析例
    からー 行動計量学会春の合宿セミナー 長崎大学 3月

8. 宇佐美慧 (2009). RJMCMCアルゴリズムを用いた多次元一対比較データの解析法 SPLUSユーザーカンファレンス
    六本木ヒルズ 11月

7. 宇佐美慧 (2009). 多変量階層線形モデルにおける母数のベイズ推定 第73回心理学会大会 立命館大学 9月

6. 宇佐美慧 (2009). NTTに基づく応用モデルの検討:一対比較モデルと多次元モデルを中心に 日本テスト学会
    名古屋大学 8月

5. 宇佐美慧 (2009). 採点者側と受験者側のバイアス要因の影響を同時に評価する為の多値型項目反応モデル
    -MCMC法を用いて- 日本テスト学会 名古屋大学 8月

4. 宇佐美慧 (2009). 小論文評価データの統計解析.第51回日本教育心理学会総会 東京学芸大学 8月

3. 宇佐美慧 (2009). MCMC法に基づく多変量階層線形データの分析 第23回計算機統計学会 福岡女子大学 5月

2. 宇佐美慧 (2008). 予測変数の情報を利用した展開型項目反応モデル 日本行動計量学会第36回大会発表文抄録集
    成蹊大学 9月.

1. 宇佐美慧 (2007). 刺激が複数の要因の影響下にあるときの尺度構成法 日本行動計量学会第35回大会発表論文
     抄録集 同志社大学 9月.


30. 宇佐美慧 (2022). 個人内関係の推測と統計モデル―ランダム切片交差遅延パネルモデルを中心に―
    東京都医学総合研究所(オンライン開催) 4月27日

29. 宇佐美慧 (2022). 項目反応理論(IRT)概説(オンライン開催) 3月8日

28. 宇佐美慧 (2022). パネル調査に基づく教育効果検証の意義 東京大学大学院教育学研究科附属学校教育高度化・
    効果検証センター(CASEER)主催シンポジウム これから求められる主体的・探究的な学びのかたちとは

27. 宇佐美慧 (2021). 個人内変化に基づく因果推論のための方法論的展開 日本発達心理学会第32回大会学会企画

26. 宇佐美慧 (2020). 縦断データ分析の基礎ー記述的研究・説明的研究のためにー東京大学発達保育実践政策学
    センター(オンライン講演) 12月11日

25. 宇佐美慧 (2020). 個人内変動に基づく縦断データ分析の展開 慶應義塾大学経済研究所 計量経済学ワーク
    ショップ 慶應義塾大学 11月24日

24. Usami,S. (2019). A unied framework of cross-lagged models: Inferring within-person relations.
     Shanghai Normal University. November, 7.

23. 宇佐美慧 (2019). 指定討論: あなたは「伝えるための心理統計」 を実践できていますか?―著者・ 査読者・
    編集者に向けた諸提言― 立命館大学 9月11日[資料]

22. 宇佐美慧 (2019). 回帰分析を活用した実証研究への誘い ―脂肪腫研究を例に― 日本医科大学 6月24日

21. Usami,S. (2018). A unied framework of cross-lagged models. University of Notre Dame. March, 8.

20. 宇佐美慧 (2018). 附属パネル調査の意義と可能性 東京大学 1月7日

19. 宇佐美慧 (2017). 医学のための統計学 日本医科大学 12月18日

18. 宇佐美慧 (2017). 指定討論:その偏回帰係数は解釈できますか??予測変数を直交化した重回帰分析

17. 宇佐美慧 (2017). 縦断データ分析の研究における最近の展開ー交差遅延モデルと因果推論の問題を中心にー
    日本心理学会国際賞受賞講演 久留米大学 9月21日

16. 宇佐美慧 (2017). 階層線形モデルの理論と応用 京都大学総合2号館 6月16日

15. 宇佐美慧 (2016). 縦断データ分析の基礎 日本教育心理学会第58回総会 サンポートホール高松・かがわ国際
    会議場 10月9日

14. 宇佐美慧 (2016). 発達心理学・教育心理学研究におけるサンプルサイズ設計 日本パーソナリティ心理学会第
    25回大会アフターカンファレンス 関西学院大学 9月16日

13. 宇佐美慧 (2015). 論述式テストの作成と運用 日本人事試験研究センター 12月1日

12. 宇佐美慧 (2015). 論述式テストにおける論点整理と解決指針 ―測定論的視点に基づいて― シンポジウム:
    大規模試験における記述式問題の導入を巡って 大学入試センター 11月17日

11. 宇佐美慧 (2015). 決定木による統計的分類の方法について ニッカウィスキー本社ビル 11月9日

10.宇佐美慧 (2015). 論述式試験の運用にかかわる測定論的問題について ー信頼性・妥当性・バイアスー
    日本人事テスト事業者懇談会(JPTA) 6月16日

9. 宇佐美慧 (2014). データの独立性の仮定と調査・実験デザインの設計 第14回人間系コロキアム 筑波大学

8. 宇佐美慧 (2014). 媒介分析とマルチレベルSEMとメタ分析についてじっくり聞く 第56回日本教育心理学会
    シンポジウム 指定討論者 神戸国際会議場 11月8日

7. 宇佐美慧 (2014). 私の研究活動の過去・現在・未来 Brown Bagセミナー 東京大学 7月2日

6. Usami,S. (2014). Why Simulation? -Actual practices in behavioral and psychological research-
    Presented at the university of Southern California, GC3 Lecture, SGM 718, Feb 12.

5. 宇佐美慧 (2013). 『書く力』の必要性と評価 ―論述試験における諸問題 日本テスト学会企画セッション
    指定討論者 九州大学 8月27日.

4. 宇佐美慧 (2012). 博士論文の執筆について. 於東京大学大学院教育学研究科 11月28日.

3. 宇佐美慧 (2012). 論述式テストに関する測定・評価研究の展開. 於ベネッセコーポレーション 11月16日.

2. 宇佐美慧 (2012). 潜在曲線モデルを用いた日本の高齢者の身体的特性の変化と個人差に関する縦断的検討.
    第21回東京工業大学大学院社会理工学研究科ランチョンセミナー 6月20日.

1. Usami,S. (2011). Estimation of the unknown number of components in latent growth curve mixture
    model. (Invited Symposium). Paper Presented at the 76th Annual Meeting of Psychometric Society.
   The Hong Kong Institute of Education, Hong Kong.


15. 宇佐美慧 (2022). 経時的なデータから変化や関係性をどのように推測するのかー統計モデルとその適用
      を巡ってー 東京大学 11月9日
14. 宇佐美慧 (2022). テストの測定・評価と項目反応理論(IRT)の適用可能性について
      厚生労働省(オンライン開催) 4月28日

13. 宇佐美慧 (2020). 個人内変動に基づく縦断データ分析の展開 統計学輪講 東京大学 6月23日

12. 宇佐美慧 (2019). 指定討論:日本教育心理学会第61回総会研究委員会企画シンポジウム「SEMは心理学に何を
    もたらしたか?」 日本大学 9月14日[資料]

11. 宇佐美慧 (2018). クロスラグパネル分析の近年の展開―モデルの利用動向・統合的表現・因果推論― 統計学輪講
    東京大学経済学部 12月11日

10. 宇佐美慧 (2018). 項目反応理論(IRT)の考え方と実践 ―測定の質の高いテストや尺度を作成するための技術―.
    日本教育心理学会第60回総会研究委員会企画チュートリアル 慶應義塾大学(企画者・司会者) 9月15日

9. 宇佐美慧 (2017). 階層線形モデルとは. 日本教育心理学会第59回総会研究委員会企画チュートリアル 名古屋
    国際会議場 (話題提供者) 10月9日

8. 宇佐美慧 (2016). 統計的方法と再現可能性の問題再考 筑波大学社会心理学研究会 8月19日.

7. 宇佐美慧 (2015). グローバルマインドセットの活用. 平成27年度第2回スーパーグローバルハイスクール(SGH)
    連絡協議会・連絡会 12月2日

6. 宇佐美慧 (2015). 子ども達の今 -その理解と対応- 心理検査と心理測定の理論 平成27年度教員免許状更新講習
    6月6日 筑波大学

5. Usami, S. (2015). Introduction to R (1)-(3). University of Reading, UK, Feb 2,4,6.

4. 宇佐美慧 (2014). 決定木による対象の分類について ―縦断データに注目して― 筑波大学社会心理学研究会

3. Usami, S. (2013). Generalized sample size determination formulas for experimental research with
    hierarchical data. Presented at the university of Southern California, SGM 714, Oct 16.

2. Usami, S. (2013). The performance of information criteria for model selection in a latent curve mixture
    model. Presented at the university of Southern California, SGM 514, May 15.

1. 宇佐美慧 (2012). 潜在曲線モデルを用いた日本の高齢者の身体的特性の変化と個人差に関する縦断的検討. 統計
    サマーセミナー2012 静岡県熱海市,伊豆山研修センター.


21. 令和3年度『全国学力・学習状況調査』経年変化分析調査 テクニカルレポート(文部科学省)[資料]

20. 入試追跡調査専門委員会 (2022). 入試追跡調査専門委員会令和3年度報告書

19. 宇佐美慧(編) (2022). 令和3年度東大生の生活・学習実態調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター

18. 入試追跡調査専門委員会 (2021). 入試追跡調査専門委員会令和2年度報告書

17. 宇佐美慧(編) (2021). 令和2年度東大生の生活・学習実態調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター

16. 宇佐美慧(編) (2020). 令和元年度年度東京大学卒業生調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター

15. 入試追跡調査専門委員会 (2020). 入試追跡調査専門委員会令和1年度報告書

14. 宇佐美慧(編) (2020). 令和元年度東大生の生活・学習実態調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター

13. 宇佐美慧(編) (2019). 平成30年度東京大学卒業生調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター追跡調査部門

12. 宇佐美慧(編) (2019). 平成30年度東京大学入試追跡調査報告書【要点解説・拡張編】 東京大学高大接続研究開発

11. 入試追跡調査専門委員会 (2019). 入試追跡調査専門委員会平成30年度報告書

10. 宇佐美慧(編) (2018). 平成30年度東大生の生活・学習実態調査報告書 東京大学高大接続研究開発センター

9. 宇佐美慧(編) (2018). 平成29年度東京大学入試追跡調査報告書【要点解説・拡張編】 東京大学高大接続研究開発

8. 入試追跡調査専門委員会 (2018). 入試追跡調査専門委員会平成29年度報告書

7. 宇佐美慧 (2015). 国際理解とグローバルマインドセット. 筑波大学SGHグローバルリーダーシップ調査報告書

6.東京大学高齢社会研究機構 (2015). 単身高齢者他の“食を楽しむ”生活創造に関する研究~食行動の実態と「快」
    の促進・阻害要因の追究を通じて~ 味の素㈱・東京大学高齢社会総合研究機構 共同研究(2013-14年度)
    報告書 (第Ⅳ章.アンケート調査の分析結果(仮説検証)p.49-p.65を担当)

5. 独立行政法人国立青少年教育振興機構 (2013). 「子どもの読書活動と人材育成に関する調査研究」青少年調査
    ワーキンググループ報告書 (「第4章調査結果2:青少年の読書の関連要因」のp.123-p.139担当)

4. 東京大学高齢社会総合研究機構 (2012). 長寿社会における人生第IV期のKAITEKI生活研究報告書―全国高齢者
    パネル調査データ二次分析・国際比較等― (第Ⅲ章調査研究結果の概要A. 日米中高年者パネル調査二次分析

3. 小牧研一郎・椎名久美子・荒井清佳・宇佐美慧 (2011). 平成22年度法科大学院適性試験の分析結果 独立行政法人
    大学入試センター(第7章: モニター調査の分析結果p.131-p.216担当)

2. 名越斉子・服部美佳子他 (2010). 特別な教育的支援を要する子どもたちの社会適応行動の評価方法と支援 プロ
    グラムの開発. 平成19年-21年度科学研究費補助金(基盤研究C)研究成果報告書 (第2章: 社会適応能力

1. 小牧研一郎・椎名久美子・櫻井捷海・宇佐美慧 (2008). 適性試験成績と法科大学院学業成績の相関関係に関する
    調査 研究報告書(取扱注意) 独立行政法人大学入試センター.(第3章:分析結果 p.25-p.524担当)


2. 宇佐美慧 (2012). 潜在変化得点モデルに基づく縦断データの群間比較 -検定力と潜在クラス数の推定に焦点を
    当てて- 東京大学 博士(教育学) 3月

1. 宇佐美慧 (2009). 小論文試験による評価データの心理計量学的性質の検討 -制限字数の影響に焦点を当てて-
    東京大学 修士(教育学) 3月


11. 2021年4月~ 東京大学卓越研究員 スタートアップ経費

10. 2019年4月~2023年3月 平成31年度科学研究費助成事業(若手研究)

9. 2019年5月 平成31年度若手研究者の国際展開事業(東京大学、米国派遣)

8. 2016年12月~2017年1月 平成28年度文部科学省研究大学強化促進事業中短期海外派遣プログラム(英国派遣)

7. 2016年4月~2019年3月 平成28年度科学研究費助成事業(若手研究(B))

6. 2015年12月~2016年1月 平成27年度文部科学省研究大学強化促進事業中短期海外派遣プログラム(英国派遣)

5. 2014年9月~2016年3月 平成26年度科学研究費助成事業(研究活動スタート支援)

4. 2014年9月~2015年3月 平成26年度文部科学省研究大学強化促進事業中短期海外派遣プログラム(英国派遣)

3. 2012年4月~2015年3月 科学研究費補助金特別研究員奨励費 (PD, 24・5868) 縦断データ解析における

2. 2009年4月~2012年3月 科学研究費補助金特別研究員奨励費 (DC1, 21・6892) 論文体テストの運用の為の

1. 2007年4月~2009年3月 ベネッセコーポレーション研究テーマ設定型奨学金



  2022年度(秋):「心理統計学の近年の展開」論文輪読 [論文要約資料]
  Psychometrika, Psychological Methods
  Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). Guilford Press.
  Psychometrika, Psychological Methods
  Newsom, J.T. (2015). Longitudinal Structural Equation Modeling: A Comprehensive Introduction.
  New York: Routledge.
  Psychometrika, Psychological Methods
  国友直人 (2015). 応用をめざす数理統計学 朝倉書店
  Psychometrika, Psychological Methods
  Skrondal, A., & Rabe-Hesketh, S. (2004). Generalized latent variable modeling:
   Multilevel, longitudinal and structural equation models. Boca Raton, FL:
   Chapman & Hall/CRC.

  Psychological Methods, Annual Review of Psychology
  南風原朝和 (2002). 心理統計学の基礎 有斐閣
  南風原朝和 (2014). 続・心理統計学の基礎 有斐閣
  宇佐美慧・荘島宏二郎 (2015). 発達心理学のための統計学―縦断データの分析― 誠信書房
  McArdle, J.J. & Nesselroade, J,R. (2014). Longitudinal data analysis using structural
   equation models. American Psychological Association.
 2014年度 :項目反応理論(IRT)
  De Ayala, R.J. (2009). The theory and practice of item response theory. NY: Guilford Press.