Excelではじめる社会調査データ分析 改訂版 [単行本]

Excelではじめる社会調査データ分析 改訂版 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  実際に社会調査データを分析してみたいと思ったとき、どのように進めればよいのか？―本書では、多くの実際の生データを事例として取り上げ、Ｅｘｃｅｌの機能をフル活用したデータ分析法の基礎や分析結果の見方、読み方について懇切丁寧に解説する。本書をマスターできれば、自由自在にデータ分析が出来るようになる。社会調査士資格のＣ科目［基本的な資料とデータの分析に関する科目］のカリキュラムにも対応。

• 目次

  第1章　調査データの記述
  1.1 調査データとは
  1.1.1 調査データの特徴
  1.1.2 横断データと縦断データ
  1.1.3 調査データの架空例
  1.1.4 個票データと集計データ
  1.2 記述統計学と統計的推測
  1.2.1 記述統計学
  1.2.2 母集団と標本
  1.2.3 統計的推測と調査誤差
  1.2.4 標本誤差と標本抽出法
  1.3 なにをどのように測るか―データの種類と尺度
  1.3.1 測定の尺度
  1.3.2 質的データと量的データ
  1.3.3 尺度の構成
  1.3.4 連続データと離散データ
  1.4 ソフトウェアの利用
  1.4.1 MS-Excel
  1.4.2 アドインソフト
  1.4.3 SAS，SPSS，R などの統計パッケージ
  1.4.4 データの入力とファイル形式
  〈演習課題1 〉
  第2章　調査データを読む―単純集計
  2.1 データの構造とデータ分析の流れ
  2.1.1 ケースと変数
  2.1.2 データ分析の流れ
  2.2 数字の読み取り方の工夫
  2.2.1 並び替え
  2.2.2 パーセント，比，比率の表示と利用―既存統計資料の活用
  2.2.3 数値の変換
  2.2.4 幹葉図
  2.3 Excel を用いた単純集計―度数分布
  2.3.1 質的データの度数分布
  2.3.2 量的データの度数分布
  2.3.3 複数回答（MA）の度数分布
  2.4 単純集計に関する作図とローレンツ曲線
  2.4.1 質的データの場合の図の作成
  2.4.2 量的データの場合の図の作成
  2.4.3 色々なグラフ
  2.4.4 ローレンツ曲線とジニ係数
  〈演習課題2〉
  第3章　調査データの要約
  3.1 分布の中心と代表値
  3.1.1 平均値の性質
  3.1.2 色々な平均値―加重平均・幾何平均・調和平均
  3.1.3 中央値と最頻値
  3.1.4 代表値のまとめ
  3.2 5 数要約と箱ひげ図
  3.2.1 中央値の考え方の拡張
  3.2.2 四分位点
  3.2.3 箱ひげ図の基本
  3.2.4 Excelによる箱ひげ図の作成
  3.3 散布度と集中度
  3.3.1 分散と標準偏差
  3.3.2 変動係数
  3.3.3 標準化と偏差値
  3.3.4 平均差とジニ係数
  3.4 質的データの散布度
  3.4.1 多様性指数
  3.4.2 質的変動係数
  〈演習課題3 〉
  第4章　調査データのクロス集計
  4.1 クロス表の作成
  4.1.1 クロス表の基本
  4.1.2 クロス表の書き方
  4.1.3 Excelにおけるクロス表の作成―ピボットテーブルの利用
  4.1.4 マクロの利用
  4.2 クロス表の読み方
  4.2.1 相対度数と百分率の表示
  4.2.2 縦に読むか横に読むか
  4.2.3 再コード化とクロス表における表示
  4.2.4 実践的なクロス集計の手順
  4.3 クロス集計の視覚化
  4.3.1 同時度数分布と立体的な表示
  4.3.2 棒グラフの工夫
  4.3.3 モザイク図
  4.4 欠損値の処理
  4.4.1 欠損値の削除
  4.4.2 欠損値の補完
  4.4.3 再コード化による処理
  4.3.4 欠損値の分析と推定
  〈演習課題4 〉
  第5章　量的データについての二変数の分析法―相関と回帰
  5.1 二変数データの図表
  5.1.1 散布図の作成
  5.1.2 ラベルつき散布図
  5.1.3 相関関係と因果関係
  5.1.4 散布図か相関表かの選択
  5.2 相関係数
  5.2.1 ピアソンの積率相関係数
  5.2.2 共変動の性質
  5.2.3 共分散と相関係数の計算
  5.2.4 相関行列と分散共分散行列
  〈演習課題5-1〉
  〈演習課題5-2〉
  5.3 回帰分析の基礎
  5.3.1 回帰分析とは
  5.3.2 最小二乗法
  5.3.3 回帰係数と切片
  5.3.4 Excelにおける回帰分析の方法と回帰直線の描画
  5.4 回帰直線の性質
  5.4.1 逆回帰
  5.4.2 平均への回帰
  5.4.3 残差の性質
  5.4.4 回帰分析の説明力―決定係数と重相関係数
  （補論）Z得点の相関と回帰
  〈演習課題5-3〉
  第6章　質的データについての二変数の分析法
  6.1 二変数データの関係
  6.2 順序データの相関関係
  6.2.1 順序データ
  6.2.2 スピアマンの順位相関係数
  6.2.3 ケンドールの順位相関係数
  6.3 名義データの取り扱い
  6.3.1 名義データを含むクロス表
  6.3.2 期待度数と観測度数
  6.3.3 χ²統計量
  6.3.4 ϕ係数とクラメールのV係数
  6.4 2×2クロス表の関連性指標
  6.4.1 χ²統計量，ϕ係数，V係数
  6.4.2 オッズ比
  6.4.3 ユールのQ
  6.4.4 関連性指標のまとめ
  〈演習課題6 〉
  第7章　分析視点の深化
  7.1 第三の変数と層別解析
  7.1.1 第三の変数の影響
  7.1.2 偏相関係数と部分相関係数
  7.1.3 層別解析
  7.1.4 重回帰分析
  7.2 重回帰分析とダミー変数
  7.2.1 自由度修正済み決定係数
  7.2.2 ダミー変数
  7.2.3 単位が異なる複数の説明変数を用いた重回帰分析―標準化解の計算
  7.2.4 多重共線性と分散増幅因子
  7.3 クロス表とエラボレーション
  7.3.1 擬似相関と多重クロス表
  7.3.2 エラボレーション
  第8章　さらに発展した分析にむけて
  8.1 統計的推測
  8.2 検定と推定
  8.2.1 回帰分析における検定
  8.2.2 独立性のχ²検定
  8.3 データ分析の拡張と応用
  
  詳細データ：カクウ村の調査データ
  主な参考文献
  索引（事項／人名／エクセル）
  
  【コラム】
  ・Excel に入力したデータがおかしい場合の対処法
  ・社会調査士資格C科目［基本的な資料とデータの分析に関する科目］
  ・相対参照と絶対参照
  ・探し出す関数（LOOKUP関数，VLOOKUP関数）
  ・xとyを2つとも変換した場合
  ・スタージェスの公式
  ・APA論文作成マニュアル
  ・分散と不偏分散
  ・相関係数の性質
  ・重相関係数の2乗は決定係数に一致すること

• 内容紹介

  実際に社会調査データを分析してみたいと思った時、どのように進めればよいのか――本書では、実際の生データを事例として取り上げ、Excelの機能をフル活用したデータ分析法の基礎について懇切丁寧に解説。本書をマスターできれば自由自在にデータ分析が出来る。社会調査士資格のＣ科目［基本的な資料とデータの分析に関する科目］のカリキュラムにも対応。発売より14年を経て改訂版を刊行。

• 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）

  松本 渉(マツモト ワタル)
  関西大学総合情報学部教授。東京大学経済学部卒。東京大学大学院新領域創成科学研究科修了。博士（国際協力学）。平成１８年度日本経営学会賞（論文部門）受賞。日本行動計量学会　肥田野直・水野欽司賞（奨励賞、２００８年度）受賞。第７回社会調査協会賞（『社会と調査』賞）受賞。日本行動計量学会　杉山明子賞（出版賞、２０２４年度）受賞。統計数理研究所助手・助教、ミシガン大学社会調査研究所調査研究センター客員研究者、関西大学総合情報学部准教授をへて現職
  
  松原 望(マツバラ ノゾム)
  東京大学名誉教授。（株）ベイズ総合研究所代表取締役。Ｐｈ．Ｄ．（スタンフォード大学）。東京大学教養学部卒。統計数理研究所、スタンフォード大学大学院博士課程、筑波大学社会工学系、エール大学フルブライト研究員、東京大学大学院総合文化研究科、同新領域創成科学研究科、上智大学外国語学部をへて現職

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