心理学・社会学のためのデータ分析入門―SPSSマスターガイド(クロスセクショナル統計シリーズ〈11〉) [全集叢書]

心理学・社会学のためのデータ分析入門―SPSSマスターガイド(クロスセクショナル統計シリーズ〈11〉) の 商品概要

• 目次

  第I部 統計分析の基礎
  
  第1章 実験と調査
  1.1 心理学と社会学における研究の基本概念
  1.2 実験
  1.3 調査
  1.4 実験と調査の比較
  
  第2章 測定
  2.1 理論仮説と作業仮説
  2.2 測定の妥当性と信頼性
  2.3 測定の水準
  2.4 質的変数と量的変数
  
  第3章 データのまとめ方
  3.1 変数の分布：SPSSによる記述統計
  3.2 変数間の関係：SPSSによる相関分析
  
  第4章 標準化と正規分布
  4.1 標準化
  4.2 正規分布
  
  第5章 無作為抽出と推測統計学
  5.1 無作為抽出の考え方
  5.2 無作為抽出の具体的方法
  5.3 無作為抽出と推測統計学
  5.4 統計的推定
  
  
  第II部 統計的検定
  
  第6章 統計的検定の考え方
  6.1 統計的検定の基本的枠組み
  6.2 統計的検定の仕組み：背理法
  6.3 検定結果の表記
  
  第7章 t検定
  7.1 t検定の考え方
  7.2 SPSSによるt検定の実施例
  
  第8章 クロス集計表とχ2検定
  8.1 クロス集計表
  8.2 χ2検定
  8.3 SPSSによるクロス集計表の作成とχ2検定の実施
  8.4 結果のまとめ方
  
  第9章 U検定
  9.1 ノンパラメトリック検定
  9.2 U検定
  9.3 SPSSによるU検定の実施
  9.4 結果のまとめ方
  
  
  第III部 実験と分散分析
  
  第10章 1要因分散分析
  10.1 分散分析による検定の考え方
  10.2 SPSSを使った個体間1要因分散分析の分析例
  10.3 個体内1要因分散分析
  10.4 分散分析を行う際の留意点と結果のまとめ方
  
  第11章 2要因の分散分析
  11.1 個体間2要因分散分析：SPSSによる分析例
  11.2 混合2要因分散分析：SPSSによる分析例
  11.3 2要因分散分析の結果のまとめ方
  
  
  第IV部 調査と回帰分析
  
  第12章 単回帰分析
  12.1 相関と回帰
  12.2 回帰分析の考え方
  12.3 回帰式の求め方
  12.4 決定係数
  12.5 SPSSを使った回帰分析の実際
  12.6 回帰分析の結果のまとめ方
  
  第13章 重回帰分析
  13.1 量的独立変数を用いた重回帰分析：SPSSによる分析例
  13.2 質的独立変数を用いた重回帰分析：SPSSによる分析例
  
  第14章 ロジスティック回帰分析
  14.1 重回帰分析とロジスティック回帰分析
  14.2 ロジスティック回帰分析の考え方
  14.3 SPSSを使ったロジスティック回帰分析の実際
  14.4 結果のまとめ方
  
  第15章 疑似相関と変数の統制
  15.1 疑似相関
  15.2 変数の統制による疑似相関の吟味
  
  
  第V部 因子分析
  
  第16章 因子分析の理論的基礎
  16.1 因子分析の理論
  16.2 因子分析の実際
  
  第17章 探索的因子分析
  17.1 SPSSによる探索的因子分析の実際
  17.2 因子の大きさと因子数
  17.3 探索的因子分析の結果の記述
  
  第18章 確証的因子分析
  18.1 仮説モデルの検証
  18.2 AMOS による確証的因子分析の実際
  18.3 SEM による確証的因子分析
  18.4 モデル適合度の検証
  18.5 確証的因子分析における結果の記述
  
  
  第VI部 統計分析の新展開
  
  第19章 媒介分析
  19.1 媒介とは何か
  19.2 Baron & Kenny(1986)媒介分析：SPSSによる分析例
  19.3 ソーベル検定
  19.4 ブートストラップ検定
  
  第20章 調整分析
  20.1 調整とは何か
  20.2 階層的重回帰分析による調整分析：SPSSによる分析例
  20.3 単純傾斜検定
  20.4 偏回帰係数のグループ間比較
  
  第21章 構造方程式モデリング
  21.1 構造方程式モデルの仕組み：ふたつのモデリング・タイプ
  21.2 AMOSによるSEM分析
  21.3 SEMによるグループ間比較
  
  第22章 メタ分析
  22.1 メタ分析の基本
  22.2 SPSSによるメタ分析の実際例
  22.3 SPSSメタ分析の結果出力とその見方
  
  引用文献／参考文献
  索引

• 出版社からのコメント

  数学が不得意な文科系学部の読者へ、現代の要請に即した統計分析の理論を解説。ＳＰＳＳを用いた実践的な解析方法についても扱う。

• 内容紹介

  　近年、文科系の学問分野（特に心理学・社会学）に於いて実証研究が重視され始めており、大学教育でもその比重の高まりつつある。これらの分野では、学部・大学院の課程で統計学は必須の科目とされているが、文科系学部ということから数学が不得意な学生は少なくなく、さらには文科系の研究者の中でも統計分析に疏いということも少なくない。
  　また、統計分析ソフトの利便性が飛躍的に向上してきたこともあり、データさえ用意できれば必ずしも統計分析の理論を知らずとも、分析自体は容易に実行できるようにはなった。しかしその結果、不適切な使い方による分析が行われ、疑問を抱かせる研究報告が見受けられることがある。
  　本書はこうした事情を鑑みて、文科系学部における著者らの長年の研究実践と指導経験を基に、学生・大学院生・研究者にとり、「真に」役立つデータ分析の入門書を目指して解説したものである。
  
  　全体として数式は最小限にとどめ、数学に必ずしも明るくない読者でも統計学の基盤となる考え方を十分理解できるように心掛けた。扱うトピックは、心理学・社会学の主要な研究パラダイムを広く論じ、読者それぞれに適合する分析技法の習得を目指した。具体的な解析では、この分野で最も使われる統計分析ソフト「SPSS」の導入から活用法まで紹介し、読者の研究に直ちに応用できるような実践的手引きを行う。

• 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）

  塩谷 芳也(シオタニ ヨシヤ)
  ２０１１年東北大学大学院文学研究科博士後期課程修了。現在、京都産業大学現代社会学部准教授、博士（文学）。専門：計量社会学、社会階層論
  
  上原 俊介(ウエハラ シュンスケ)
  ２０１２年東北大学大学院文学研究科博士後期課程修了。現在、鈴鹿医療科学大学保健衛生学部准教授、博士（文学）。専門：社会心理学
  
  大渕 憲一(オオブチ ケンイチ)
  １９７７年東北大学大学院文学研究科博士後期課程中退。現在、東北大学名誉教授、博士（文学）。専門：社会心理学

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