あなたもできるデータの処理と解析 [単行本]

あなたもできるデータの処理と解析 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ユーザーの立場にたった統計の入門書。卒論で必要なレベルをわかりやすく解説！手順と解説をチャート化。いつ何をすればよいかが一目瞭然。

• 目次

  I章　データとデータ処理――数値データおよびデータ処理（統計）の基本的な考え方と概念
  　1　「データ」とは何か
  　2　なぜ「数字」なのか
  　3　「数量化」・「尺度化」という考え方で「データ」にする
  　4　「データ」としての条件
  　5　何を「データ」にするのか――「変数」の設定
  　6　ある種の「ものさし」の設定――「測定」と「尺度」という考え方
  　7　基本的な4つの「ものさし」
  　8　目的によって異なる「ものさし」の設定
  　9　「ものさし」を使って「データ」を集める
  　10　集めたデータは適切か――その1：妥当性とは
  　11　集めたデータは適切か――その2：信頼性とは
  　12　なぜデータ処理（統計）をするのか
  　13　データ処理をするための手順
  　14　モノを言うには適切な処理をする
  　15　データ処理をしてモノを言う――その1：まとめて見やすくする
  　16　データ処理をしてモノを言う――その2：納得させるデータにする
  　17　データ処理をしてモノを言う――その3：いくつかの変数を同時に扱う
  　18　コンピュータを用いてデータ処理をする
  II章　データを集める――データ収集の方法
  　1　事例研究と計量的研究
  　2　全数調査と標本調査
  　3　ランダム・サンプリング
  　4　観察法によってどんなデータが集まるか
  　5　実験法によってどんなデータが集まるか
  　6　調査法によってどんなデータが集まるか
  　7　実験における概念定義と操作的定義
  　8　代表的な実験デザインの紹介
  　9　主効果と交互作用
  　10　何を知るための実験なのか
  　11　剰余変数の統制はなぜ必要か
  　12　条件統制のための留意点
  　13　調査の目的は何か
  　14　横断的調査と縦断的調査
  　15　質問と回答の種類
  　16　質問項目を作成する
  　17　調査票・質問紙を作成する
  　18　調査を実施する
  III章　データをまとめる――データの特徴を把握する
  　1　データを「表」にまとめる――度数分布表の作成
  　2　データを「図」にまとめる――ヒストグラムと度数多角形
  　3　目的に応じて「図」を変える――目的別によるグラフの種類
  　4　「比率」と「比較」を図示する――比率と比較を示すグラフ
  　5　「散らばり」も含めて図示する――箱図で示す
  　6　データの特徴を「代表値」で知る――平均
  　7　「平均」にもいろいろ――他にもある平均の示し方
  　8　「代表値」を示す他の指標――モードとメディアン
  　9　データの特徴を「散布度」で知る――標準偏差と分散
  　10　「偏差値」とは――全体の中での位置を知る
  　11　「散布度」を示す他の指標――レンジと四分位偏差
  　12　「分布」として表現する――正規分布と標準正規分布
  　13　2つ以上のデータの関連性を図表で示す――クロス表と散布図
  　14　2つ以上のデータの関連性を示すのが「相関」――相関と回帰
  　15　「クロス表」での関連性を求める――連関係数
  　16　「順位」における関連性を求める――順位相関
  　17　2つのデータの関連性を求める――ピアソンの相関係数
  　18　3つ以上のデータの関連性を求める――重相関と偏相関
  IV章　データを処理するI――統計的推計と統計的検定
  　1　データから予測する――統計的推計の基本的な考え方
  　2　データから予測するものとは――データと「母集団」の関係
  　3　「平均」と「分散」を予測する――区間推定法
  　4　データから調べる――統計的検定の基本的な考え方
  　5　検定は「理論的な分布」に依存する――標準正規・t・x2・Fの分布
  　6　目的と尺度の水準で異なる検定方法――何をどう検定するのか
  　7　データの散らばりの「差」を検定する――F検定
  　8　2つのデータの平均の「差」を検定する――t検定
  　9　カテゴリーの「差」を検定する――x2検定の原理
  　10　クロス表のカテゴリーの「差」を検定する――2×2のx2検定
  　11　3つ以上のカテゴリーの「差」を検定する――いろいろなx2検定
  　12　分布に依存しないデータの「差」を検定する――ノンパラメトリック検定法
  　13　分散分析で全体的な「差」を検定する――ANOVAとは
  　14　「交互作用」がそのポイント――2要因の分散分析
  　15　全体の「差」を詳しく調べる――下位検定と多重比較
  　16　カテゴリーでの全体的な「差」を検定する――「角変換」を用いた分散分析
  　17　母集団での関連性を予測する――相関の有意性検定
  　18　関連性での「差」を検定する――相関の差異の検定
  V章　データを処理するII――多変量解析
  　1　多変量解析とは
  　2　重回帰分析
  　3　数量化I類
  　4　判別分析
  　5　数量化II類
  　6　因子分析
  　7　数量化III類
  付　録

• 内容紹介

  卒論で必須のレベルの基礎的統計をわかりやすく丁寧に解説。手順と考え方を徹底的にチャート化。全体見取り図も掲載し、研究のどの段階で何をすればよいかがはっきりわかる。

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