目次
学生のための心理統計法要点
- 丸山 欣哉（著）／ 佐々木 隆之（著）／ 大橋 智樹（著）
- §１．記述と推計
- §２．尺度（ｓｃａｌｅ）の種類
- §３．分布
- １．身長分布図の例
- ２．正規分布
- §４．分布の数値的表現
- １．平均（代表値）
- ２．標準偏差（ＳＤ）
- ３．分散
- ４．５段階評価法
- ５．知能偏差値
- §５．標本と母集団
- １．標本と母集団
- ２．標本と母集団の平均・分散・標準偏差、および自由度
- §６．標本からの母集団の推定（検定、帰無仮説、危険率、有意性）
- §７．ｔ検定
- １．２つの平均値の差の検定
- ２．ｔ検定の要点
- ３．ｔ分布（Ｘの分布）を導く
- ４．ｔ検定のやり方
- ５．ｔ検定適用の諸形式
- ６．ｔ検定とＦ検定の関係
- ７．標本の大きさとＸの精度との関係
- §８．分散分析（Ｆ検定）
- １．分散分析の大要
- ２．分散分析の例題
- ３．データを分解する
- ４．Ｆ検定に導く
- ５．分散分析表にまとめる
- ６．論文での表記の仕方
- ７．交互作用
- ８．３つ以上の平均値の差の検定においてどの２つずつの組み合わせで差があるかの検定（多重比較法）
- ９．分散分析の諸形式とデータ入力の仕方
- §９．χ２（カイ２乗）検定
- １．例題
- ２．χ２値を求める
- ３．χ２分布
- ４．有意性の検定
- ５．統計ソフトでのやり方
- ６．論文での表記の仕方
- ７．クロス集計表（分割表）
- ８．独立性・連関性
- §１０．サイン・テスト（符号検定）
- １．輪投げ競争
- ２．サイン・テストのやり方
- §１１．相関、回帰、連関
- １．相関係数（ｒ）
- ２．回帰
- ３．順序尺度の相関
- ４．連関
- §１２．多変量解析
- １．従属変数と独立変数
- ２．多変量解析法の分類
- ３．多変量解析法の適用例
- §１３．因子分析と主成分分析
- １．因子分析の主旨
- ２．因子分析と主成分分析の違い
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