社会科学のための統計分析入門〈上〉―リサーチにすぐ使える統計テクニック [単行本]

社会科学のための統計分析入門〈上〉―リサーチにすぐ使える統計テクニック の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書は、社会科学研究の現場で実際に使われている統計分析手法を効率的に学べる教科書。現実のデータや分析事例に触れながら、著者の軽妙な語り口に導かれて基礎から応用まで習得できる。ＳｔａｔａやＲでの分析コードの書き方や用語解説、オンラインでデータを入手できる演習問題など付録も満載。上巻では因果推論の考え方やデータの扱い方、そしてさまざまな分析手法を理解するための基礎となるＯＬＳ（最小二乗法）の分析枠組みをおもに解説する。

• 目次

  
  日本語版への序文
  　Stataの便利なコマンド集
  　Rの便利なコマンド集
  
  序文
  　学生のみなさんへ――統計学を学ぶ皆さんはこの本から何を学べるのか
  　教師の皆さんへ――統計学を学生にどのように教えればいいのか
  
  謝辞
  
  第1章　因果関係の探求
  　1.1　特定化――基本となるモデル
  　1.2　2つの大きな課題――ランダム性と内生性
  　　ケーススタディ　インフルエンザの予防接種
  　　ケーススタディ　カントリー・ミュージックと自殺
  　1.3　絶対的基準としてのランダム化実験
  　結論
  　キーワード
  
  第2章　現場で使う統計――データの適切な扱い方
  　2.1　データを知る
  　2.2　再現性
  　　ケーススタディ　アメリカの暴力犯罪
  　2.3　統計ソフトウェア
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第I部 OLSの分析枠組みを理解する
  
  第3章　二変量 OLS――計量社会科学分析の基礎
  　3.1　二変量回帰モデル
  　3.2　係数推定値におけるランダムなばらつき
  　3.3　内生性とバイアス
  　3.4　推定値の精度
  　3.5　確率の限界と一貫性
  　3.6　解答可能な問題――不均一分散と誤差同士の相関
  　3.7　適合度
  　　ケーススタディ　身長と賃金
  　3.8　外れ値
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第4章　仮説検定と区間推定――リサーチクエスチョンに答える
  　4.1　仮説検定
  　4.2　t検定
  　4.3　p値
  　4.4　検出力
  　4.5　仮説検定に関する率直な説明
  　4.6　信頼区間
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第5章　多変量 OLS――中心となる手法
  　5.1　多変量 OLSを用い，内生性に対処する
  　5.2　欠落変数バイアス
  　　ケーススタディ　教育は経済成長につながるか
  　5.3　測定誤差
  　5.4　精度と適合度
  　　ケーススタディ　制度と人権
  　5.5　標準化係数
  　5.6　複数の係数に関する仮説検定
  　　ケーススタディ　身長の効果を比較する
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第6章　ダミー変数――思った以上に便利な変数
  　6.1　二変量 OLSによる平均値の差の評価
  　　ケーススタディ　男女の身長差
  　6.2　多変量 OLSにおけるダミー独立変数
  　6.3　カテゴリー変数を複数のダミー変数に変換する
  　　ケーススタディ　国はいつ個人資産に課税するのか
  　6.4　交互作用変数
  　　ケーススタディ　エネルギー効率
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第7章　モデルを特定する
  　7.1　二次式モデルと多項式モデル
  　　ケーススタディ　気候変動
  　7.2　対数変換した変数
  　7.3　処置後変数
  　7.4　モデルの特定化
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  第II部　現代計量社会科学の分析ツール
  
  第8章　内生性と戦うための固定効果モデル，そして差の差モデル
  　8.1　データをプールすることで生じる問題
  　8.2　固定効果モデル
  　8.3　固定効果モデルを使ってみる
  　8.4　二元配置固定効果モデル
  　　ケーススタディ　貿易と同盟
  　8.5　差の差モデル
  　結論
  　文献案内
  　キーワード
  　プログラミング・コーナー
  　演習問題
  
  著者・訳者紹介

• 内容紹介

  社会科学を学ぶあなたに伝えたい、統計のリアルな使い方。実際のデータや分析にどんどん触れて初歩から学べる、実践的な統計学。
  
  本書は、社会科学で実際に使われている統計分析手法を効率的に学べる教科書。現実のデータや分析例に触れながら基礎から習得できる。StataやRの分析コードの書き方や用語解説、入手可能なデータによる演習問題など付録も満載。上巻では因果分析の考え方やデータの扱い方、そして最小二乗法（OLS）の基本を解説する。 z
  【原著】Michael A. Bailey, Real Stats: Using Econometrics for Political Science and Public Policy, 2nd ed. (Oxford University Press, 2015)

• 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）

  ベイリー,マイケル(ベイリー,マイケル／A.Bailey,Michael)
  ノートルダム大学を卒業後、スタンフォード大学でＰｈ．Ｄ．（政治学）を取得。ジョージタウン大学准教授などを経て、現在はジョージタウン大学政治学部・公共政策大学院教授（ｔｈｅ　Ｃｏｌｏｎｅｌ　Ｗｉｌｌｉａｍ　Ｊ．Ｗａｌｓｈ　Ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ）。専門はデータ分析、アメリカ政治。埼玉大学への留学経験があり、日本語が堪能で日本政治にも関心がある
  
  加藤 言人(カトウ ゲント)
  国際基督教大学を卒業後、早稲田大学大学院修士課程を修了。カリフォルニア大学デービス校でＰｈ．Ｄ．（政治学）を取得。ナザルバエフ大学助教授、イェール大学博士研究員を経て、現在は明治大学政治経済学部専任講師。専門は日本政治、世論研究・投票行動
  
  西川 賢(ニシカワ マサル)
  慶應義塾大学を卒業後、慶應義塾大学大学院法学研究科で博士（法学）を取得。日本国際問題研究所研究員、一橋大学客員准教授、九州大学客員准教授などを歴任。専門は比較政治、計量社会科学

• 著者について

  西川　賢 (ニシカワ　マサル)
  西川 賢（にしかわ まさる）　
  慶應義塾大学大学院法学研究科博士課程を修了、博士（法学）を取得。日本国際問題研究所研究員などを経て、現在：津田塾大学学芸学部准教授。専門はアメリカ政治。主著：『ニューディール期民主党の変容――政党組織・集票構造・利益誘導』（慶應義塾大学出版会、2008 年）、「政治史は科学的足り得るのか？――過程追跡と科学的説明に基づく事例研究に関する試論」『津田塾大学紀要』第45号（2013年）、「1960年大統領選挙におけるリチャード・ニクソンと公民権――「顕著な争点」による説明の再検証」『年報政治学・2014年Ⅰ号』（2014年）など。

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