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目次

社会環境情報の計数データの実践的解析法

社会環境情報の計数データの実践的解析法

  • 淺野 長一郎(著)/ 竹内 光悦(著)
  • 第1章 データと現象
    • 1.1 現象とデータの意味
    • 1.2 観測対象の選定
    • 1.3 観測特性の選択
    • 1.4 観測データの形式
  • 第2章 評点法
    • 2.1 角変換
    • 2.2 Ridit変換
    • 2.3 Probit変換
    • 2.4 Rankit変換
    • 2.5 Fisherの評点法
  • 第3章 順位による方法
    • 3.1 符号検定
    • 3.2 線上の連の数による検定
    • 3.3 環上の連の数による検定
    • 3.4 メヂアン検定
    • 3.5 拡張メヂアン検定
    • 3.6 Mosesの検定
    • 3.7 Walshの検定
    • 3.8 Mann‐WhitneyのU検定(Wilcoxonの検定)
    • 3.9 一般化Wilcoxon検定
    • 3.10 Fisher‐Yates‐Terry検定
    • 3.11 van der Waerdenの検定
    • 3.12 Klotzの検定
    • 3.13 Savageの検定
    • 3.14 頑健検定
    • 3.15 McNemarの検定
    • 3.16 Kruskal‐Wallisの検定
    • 3.17 Jonckheere検定
    • 3.18 Siegel‐Tukeyの検定
    • 3.19 Moodの検定
    • 3.20 Ansari‐Bradleyの検定
    • 3.21 Lepage検定
    • 3.22 Mosesの順位ふう検定
    • 3.23 Kolmogorov‐Smirnovの一標本検定
    • 3.24 Kolmogorov‐Smirnovの二標本検定
    • 3.25 Kaplan‐Meierの経時百分率の推測
    • 3.26 Cox‐Mantel検定
    • 3.27 Friedman検定
    • 3.28 Page検定
    • 3.29 Mantel‐Haenszel検定
    • 3.30 Spearmanの順位相関
    • 3.31 Kendallの順位相関
    • 3.32 Kendallの偏順位相関
    • 3.33 Kendallの一致性の係数W
    • 3.34 Cramerの連関係数C
    • 3.35 ラムダLB連関性の検定
    • 3.36 カッパ係数κ
    • 3.37 順序変数の連関性に関するガンマ統計量G
    • 3.38 順序変数に関するSomersのΔ
  • 第4章 分類法
    • 4.1 二項検定
    • 4.2 多項検定(適合度の検定)
    • 4.3 Fisherの精密確率検定
    • 4.4 2×2分割表のカイ二乗検定
    • 4.5 累積カイ二乗検定
    • 4.6 m×n分割表による検定
    • 4.7 単純選択法
    • 4.8 同類選択法
    • 4.9 全数類別法
    • 4.10 CochranのQ検定
    • 4.11 傾向の変化点の推測
    • 4.12 計数データのクラスタ分析
  • 第5章 一対比較法
    • 5.1 評価者の一巡三角形による一致性
    • 5.2 評価者間の合致性の係数
    • 5.3 Thurstone‐Mostellerの方法
    • 5.4 Bradley‐Terryの方法
    • 5.5 Schefféの一対比較法
  • 第6章 計数の逐次検定法
    • 6.1 逐次二項検定
    • 6.2 逐次二重二分法検定
    • 6.3 逐次ポアソン検定
    • 6.4 逐次選択(PWR)方式
  • 第7章 ソフトウェアFADAシステムによるデータ分析
    • 7.1 計算機を用いたデータ分析
    • 7.2 ソフトウェアFADAシステムのインストール
    • 7.3 FADAシステムの使い方
    • 7.4 FADAのメニュー
  • 付表(数値表)
  • 参考文献
  • 索引
  • あとがき