教育を読み解くデータサイエンス―データ収集と分析の論理 [単行本]

教育を読み解くデータサイエンス―データ収集と分析の論理 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書は教育に特化した統計分析法の入門書である。大学生や研究者、現場の教員のために編まれたもので、統計的なデータを「読む」ことを目的とした内容になっている。研究の進め方やデータ収集から多変量解析まで、教育の生データを用いて解説する実践的なテキストである。

• 目次

  まえがき
  
  序　章　教育とデータを結びつける
  　１ データで教育を考える
  　２ データをベースに思い込みから脱却することは難しい
  　３ 本書の使い方
  
  
  　第Ⅰ部　リサーチ・クエッションを立て，データを集める
  
  第１章　調査研究のプロセス
  　１ 研究のプロセスを知る
  　２ データを吟味する
  　３ 研究のスケジューリング
  
  第２章　仮説検証のための論証戦略
  　１ データの形式と変数の種類
  　２ 論証戦略と仮説検証
  　３ 調査データの統計的分析における因果関係の探求
  
  第３章　データ収集法の基礎
  　１ サンプリング──全体像を知るために一部分を抜き出す
  　２ データの種類とデータ収集方法
  　３ 調査の種類
  
  補　論　量的研究と質的研究をどのように使い分けるか
  　１ 社会科学における方法論的立場
  　２ 量的調査と質的調査はどのように使い分けるか
  　３ 方法論のさらなる発展に向けて
  
  第４章　学校での集合自記式質問紙調査の過程と研究倫理
  　１ 学校通しの集合自記式調査のメリットと留意点
  　２ 社会調査におけるデータ創出までの工程とタイムスケジュール
  　３ 調査票の作成
  　４ 研究倫理の重要性
  
  
  　第Ⅱ部　記述統計と推測統計の基礎
  
  第５章　公開されている教育データをどう読むか──記述統計
  　１ 教育統計データを見る際に注意すること
  　２ 教育データの記述統計学
  
  第６章　推測統計の基本
  　１ この章以降で紹介する分析の共通点
  　２ 分析結果の読み方の原則
  　３ 統計的検定のプロセス
  　４ 検定のプロセスの注意点
  
  
  　第Ⅲ部　教育データを読み，解釈する
  
  第７章　　データ分析の第一歩──クロス集計とエラボレーション
  　１ クロス集計表とは
  　２ エラボレーションと３重クロス表
  　３ エラボレーションの実際と３重クロス表のタイプ
  　４ クロス表における関連性の測度
  
  第８章　本当に差があるといえるのか──χ 2 検定
  　１ サンプリング誤差と偶然起きるズレ
  　２ χ 2 検定の考え方
  　３ χ 2 値を計算する
  
  第９章　親子の学力に関連はあるのか──２グループ間の平均値の比較 
  　１ t検定の結果を読む
  　２ 読んだ本の冊数に男女差はあるか
  　３ サンプルサイズの影響と効果量
  　４ 仮説検定の誤りについて
  
  第10章　大学生は学年によって勉強量が異なるのか──3グループ以上の平均値の比較 
  　１ ３グループ以上の平均値を比較する表を読む
  　２ 一元配置分散分析
  　３ 多重比較
  　４ 分析結果の作表と記述方法
  　５ 大学生の勉強量とは
  
  第11章　国語の成績が良い児童ほど算数の成績が良いのか──相関分析 
  　１ 国語と算数の成績間の関連を調べる
  　２ 相関係数の算出
  　３ 相関係数の分析における注意点
  　４ 相関係数の解釈の注意点
  
  第12章　１時間勉強するとどのくらい学力は上がるのか──回帰分析の考え方 
  　１ 回帰分析の実際
  　２ 回帰分析の考え方
  　３ 最適な回帰線を引き，評価するための手続き
  
  第13章　読書は国語の成績を上げるか──重回帰分析
  　１ 何のために重回帰分析をするのか──単回帰分析との違い
  　２ 重回帰分析のモデル式と基本的な分析手順
  　３ 回帰係数の統計的意味と検定
  　４ 標準化回帰係数による変数どうしの比較
  　５ 「国語の成績」における男女差──「男子ダミー」の投入
  　６ 「読書時間の効果」における男女差──交互作用項の投入
  
  
  　第Ⅳ部　教育データの高度な分析手法を知る
  
  第14章　階層的なデータをどのように分析するのか──マルチレベル分析 
  　１ マルチレベル分析とは何か
  　２ なぜマルチレベル分析を用いるのか
  　３ マルチレベル分析の有用性
  　４ マルチレベル分析のステップ
  　５ マルチレベル分析結果の解釈
  
  第15章　一度獲得した学力はどう変化するのか──パネルデータの分析 
  　１ パネルデータを使えばどんな「良いこと」があるのか
  　２ 成長曲線モデル
  　３ 計量経済学における固有効果モデルおよびランダム効果モデル
  　４ パネル調査におけるサンプル脱落およびデータ欠損への配慮
  
  あとがき
  付表
  索引
  
  
  コラム１　国際比較調査から見る日本の教育費負担意識
  コラム２　社会科学における因果推論
  コラム３　記述統計を教育研究に活用する方法
  コラム４　データ分析と統計ソフト
  コラム５　４類型をつくる
  コラム６　有意差が認められなかった分析結果は無意味か
  コラム７　ロジスティック回帰分析

• 出版社からのコメント

  教育学や教育現場で多用される統計学の手法を解説。データ収集から多変量解析の応用まで教育の生データを用いた実践的な１冊

• 内容紹介

  本書は教育に特化した統計分析法の入門書である。大学生や研究者、現場の教員のために編まれたもので、統計的なデータを「読む」ことを目的とした内容になっている。研究の進め方やデータ収集から多変量解析まで、教育の生データを用いて解説する実践的なテキストである。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  耳塚 寛明(ミミズカ ヒロアキ)
  １９５３年生まれ。１９８１年東京大学大学院教育学研究科博士課程単位取得退学。現在、青山学院大学コミュニティ人間科学部学部特任教授。お茶の水女子大学名誉教授
  
  中西 啓喜(ナカニシ ヒロキ)
  １９８３年生まれ。２０１３年青山学院大学教育人間科学研究科博士後期課程修了。博士（教育学、青山学院大学）。現在、桃山学院大学社会学部准教授

• 著者について

  耳塚　寛明 (ミミヅカ　ヒロアキ)
  2021年５月現在
  青山学院大学コミュニティ人間科学部学部特任教授
  お茶の水女子大学名誉教授
  
  中西　啓喜 (ナカニシ　ヒロキ)
  2025年6月現在
  桃山学院大学社会学部准教授

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