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目次

読む統計学使う統計学

読む統計学使う統計学

  • 広田 すみれ(著)
  • 第1章 統計学の目的:なぜ社会科学で統計学が必要なのか?社会を知る方法としての統計学
    • 1−1 統計学が役立つ場面
    • 1−2 データ・アラカルト
  • 第2章 母集団と標本、標本抽出法
    • 2−1 母集団と標本
    • 2−2 標本抽出とは
    • 2−3 単純無作為抽出法
    • 2−4 さまざまな標本抽出法
  • 第3章 データを記述する(1):データの種類とグラフ統計
    • 3−1 調査票からコンピュータへ
    • 3−2 データの種類(1)質的データ
    • 3−3 データの種類(2)量的データ
    • 3−4 グラフ統計学(1)図の種類と適切なデータ
    • 3−5 グラフ統計学(2)図表現の展開
    • 3−6 グラフ統計学(3)図を読む
  • 第4章 データを記述する(2):ヒストグラムとデータの特性量
    • 4−1 度数分布表
    • 4−2 ヒストグラムの作成
    • 4−3 代表値
    • 4−4 散布度
  • 第5章 データを記述する(3):変数間の関係を見る
    • 5−1 標準化
    • 5−2 2つの変数間の関係を表す散布図
    • 5−3 相関係数
  • 第6章 データを記述する(4):隠れた関係の発見と予測
    • 6−1 回帰直線
    • 6−2 回帰分析の例(1)年齢層と平均賃金
    • 6−3 回帰分析の例(2)大統領の支持率と議席数
    • 6−4 回帰分析の例(3)平均気温と中華まんの売上げ高
  • 第7章 データから全体像を推測する:確率分布いろいろ
    • 7−1 確率と確率変数
    • 7−2 離散分布
    • 7−3 連続分布
    • 7−4 標準正規分布
  • 第8章 標本から全体像を推測する(1):点推定と区間推定
    • 8−1 推測の準備:中心極限定理
    • 8−2 区間推定
  • 第9章 標本から全体像を推測する(2):統計的検定
    • 9−1 統計的検定の考え方
    • 9−2 仮説検定その2:片側・両側検定、検定力
    • 9−3 2群の平均値の差の検定(大標本の場合)
    • 9−4 2群の比率の差の検定(大標本の場合)
  • 第10章 標本から全体像を推測する(3):小標本のケースと検定法いろいろ
    • 10−1 t検定:小標本に基づく検定
    • 10−2 カイ二乗(χ2)検定:分割表を検定する
    • 10−3 分散分析(1)一元配置
    • 10−4 分散分析(2)二元配置と交互作用
    • 10−5 ランダマイゼーション・テスト