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目次

  • 1 数量的研究とは
    • 1.1 統計学とは
    • 1.2 心理学と統計学
    • 1.3 仮説検証型の研究方法
  • 2 基礎統計
    • 2.1 データと尺度の性質
    • 2.2 データの集計と記述統計
    • 2.3 代表値と散布度
    • 2.4 不偏分散と標本標準偏差
  • 3 推測統計
    • 3.1 標準化と確率
    • 3.2 推測統計の基礎
    • 3.3 t検定の基礎
  • 4 t検定
    • 4.1 検定の種類−対応のあるデータと対応のないデータ
    • 4.2 対応のあるデータと対応のあるt検定
    • 4.3 対応のないt検定
    • 4.4 分散の比の検定(F検定)
    • 4.5 研究目的と検定方法
  • 5 分散分析
    • 5.1 実験計画法
    • 5.2 分散分析の基本的な仕組みと計算の仕方(1要因被験者間計画を例に)
    • 5.3 2要因の分散分析と交互作用
  • 6 名義尺度の検定
    • 6.1 比率の差の検定の例
    • 6.2 2×2のクロス表の検定
    • 6.3 m×kのクロス表の検定
    • 6.4 χ2検定を使う場合の諸注意
  • 7 順序尺度の検定
    • 7.1 ノンパラメトリック法とは
    • 7.2 順序尺度を用いたノンパラメトリック法の種類
    • 7.3 順序尺度のノンパラメトリック法を用いる際の留意点
  • 8 相関研究
    • 8.1 相関とは
    • 8.2 相関係数
    • 8.3 無相関検定
    • 8.4 相関関係と因果関係
  • 9 多変量解析の概説
    • 9.1 多変量解析とは
    • 9.2 多変量解析の種類
    • 9.3 主な多変量解析の紹介
    • 9.4 多変量解析を行う上での留意点
  • 10 重回帰分析
    • 10.1 重回帰分析による研究例
    • 10.2 重回帰分析に用いるデータ
    • 10.3 重回帰分析のモデル
    • 10.4 重回帰分析で得られる統計量
    • 10.5 重回帰分析のさまざまな方法
    • 10.6 重回帰分析を使う場合の諸注意
  • 11 因子分析
    • 11.1 因子分析の研究例
    • 11.2 因子分析の基本的な考え方
    • 11.3 因子分析の手順
    • 11.4 因子分析の留意点
  • 12 主成分分析
    • 12.1 主成分分析の研究例
    • 12.2 主成分分析の基本的な考え方
    • 12.3 主成分分析の手順
    • 12.4 主成分分析と因子分析との違い
  • 13 共分散構造分析
    • 13.1 共分散構造分析による研究例
    • 13.2 パス図と分析の手順
    • 13.3 パス図と結果の見方
    • 13.4 さまざまな分析方法のパス図による表現
    • 13.5 共分散構造分析を使う場合の諸注意
  • 14 質的変数の多変量解析
    • 14.1 ロジスティック回帰分析
    • 14.2 多重コレスポンデンス分析
  • 15 総括−数量的研究法の活用の際の留意点
    • 15.1 実証的研究
    • 15.2 実証的研究におけるデータ収集の際の留意点
    • 15.3 実験的研究と調査的研究の際の留意点