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目次

心理統計法への招待 統計をやさしく学び身近にするために

心理統計法への招待 統計をやさしく学び身近にするために (新心理学ライブラリ)

  • 中村 知靖(共著)/ 松井 仁(共著)/ 前田 忠彦(共著)/ 梅本 堯夫(監修)/ 大山 正(監修)
  • 1章 心理統計法入門
    • 1.1 心理学と統計学
    • 1.2 2種類の統計学
    • 1.3 心理統計学
    • 1.4 データ
    • 1.5 測定(尺度)の水準
    • 1.6 変数の種類
    • 1.7 Σ(シグマ)記号
  • 2章 度数分布表とグラフ
    • 2.1 図表による整理・要約
    • 2.2 度数分布表
    • 2.3 グラフ
  • 3章 代表値と散布度
    • 3.1 数値による整理・要約
    • 3.2 代表値
    • 3.3 散布度
    • 3.4 歪度と尖度
    • 3.5 積率(モーメント)
    • 3.6 箱ヒゲ図
  • 4章 相関と回帰
    • 4.1 2変数間の関係
    • 4.2 相関図
    • 4.3 相関係数
    • 4.4 順位相関係数
    • 4.5 回帰分析
  • 5章 確率と確率分布
    • 5.1 確率
    • 5.2 無作為(ランダム)な抽出
    • 5.3 確率変数
    • 5.4 確率分布
    • 5.5 確率分布の平均と分散
    • 5.6 ベルヌイ分布と2項分布
    • 5.7 複合2項分布
  • 6章 正規分布と標本分布
    • 6.1 正規分布
    • 6.2 標準得点
    • 6.3 母集団と標本
    • 6.4 標本分布
    • 6.5 中心極限定理
  • 7章 検定と区間推定:1標本
    • 7.1 統計的仮説検定とは
    • 7.2 科学的仮説と統計的仮説
    • 7.3 帰無仮説と対立仮説
    • 7.4 検定統計量
    • 7.5 棄却域と有意水準
    • 7.6 両側検定と片側検定
    • 7.7 2種類の誤り
    • 7.8 検定力
    • 7.9 p値(有意確率)
    • 7.10 効果量
    • 7.11 母平均μの検定
    • 7.12 区間推定
    • 7.13 母相関係数に関する検定
  • 8章 検定と区間推定:2標本
    • 8.1 2標本とは
    • 8.2 無作為標本と無作為割り当て
    • 8.3 独立2標本の平均の差の検定
    • 8.4 対応のある2標本の平均の差の検定
    • 8.5 独立2標本の母相関係数の差の検定
  • 9章 分散分析入門
    • 9.1 3標本以外の平均の差の検定
    • 9.2 分散分析のデータ
    • 9.3 分散分析の基本的な考え方
    • 9.4 1要因分散分析の例
    • 9.5 多重比較
    • 9.6 分散分析の仮定
  • 10章 少し複雑な分散分析
    • 10.1 要因計画の導入
    • 10.2 2つの要因を検討する実験
    • 10.3 要因計画とは
    • 10.4 1要因計画(完全無作為化法)と2要因以上の計画(要因計画)の違い
    • 10.5 要因計画から得られる基本的な情報
    • 10.6 交互作用の概念と定義
    • 10.7 2要因分散分析のデータ
    • 10.8 2要困分散分析の考え方
    • 10.9 2要因分散分析の例
    • 10.10 事後検定
    • 10.11 被験者内1要因
    • 10.12 より複雑な分散分析
  • 11章 度数データの検定
    • 11.1 度数データとは
    • 11.2 適合度の検定
    • 11.3 独立性の検定
    • 11.4 比率の差の検定
  • 12章 順位データの検定
    • 12.1 分布に依存しない検定
    • 12.2 マン-ホイットニーのU検定
    • 12.3 ウィルコクソンの符号検定
    • 12.4 クラスカル-ワリスのH検定
    • 12.5 スピアマンの順位相関係数の検定