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目次

社会調査のための統計データ分析

社会調査のための統計データ分析

  • 廣瀬 毅士(共編)/ 寺島 拓幸(共編)
  • 第1章 社会調査とデータ分析
    • 1.1 データをとるということ:データ・情報・知識
    • 1.2 社会調査の意義
    • 1.3 社会調査データの分析
    • 1.4 社会調査の特徴
    • 1.5 社会調査の分類
    • 1.6 なぜ、多くの人びとに調査をするのか
    • 1.7 コードで置き換える:操作化と変数
    • 1.8 全数調査と標本調査
    • 1.9 記述統計学と推測統計学
    • 1.10 散らばりに情報がある
    • 1.11 社会についての「情報処理」
  • 第2章 社会調査データの基礎知識
    • 2.1 社会調査で集めたデータ
    • 2.2 個票データと集計データ
    • 2.3 ファイルの形式:コンピュータ上での保存形式
    • 2.4 ファイルの書式:データの並べられ方
    • 2.5 回答者・変数・値、調査票との対応
    • 2.6 複数回答のコーディング
    • 2.7 変数の尺度レベル
  • 第3章 Excelによる社会調査データの操作・加工
    • 3.1 Excelの基本操作
    • 3.2 数式の入力
    • 3.3 セルの参照
    • 3.4 Excel関数の基礎
    • 3.5 並べ替えとフィルタ
    • 3.6 変数の加工:カテゴリーをつくる
  • 第4章 1つの質的変数を記述する:単純集計
    • 4.1 集団の特性と分布
    • 4.2 Excelによる度数分布表の作成
    • 4.3 順序尺度の度数分布表
    • 4.4 相対度数の意義:集団の比較
  • 第5章 1つの量的変数を記述する:基本統計量
    • 5.1 データを1つの数字であらわす
    • 5.2 データの中心:代表値
    • 5.3 データの散らばり:散布度
    • 5.4 Excelで基本統計量を計算しよう
  • 第6章 異なる尺度上の値を比較する:標準化
    • 6.1 標準偏差の解釈
    • 6.2 テストの点数だけで得意科目がわかるか
    • 6.3 偏差÷標準偏差:標準得点
    • 6.4 標準得点と正規分布の関係
    • 6.5 Excelで標準化しよう
  • 第7章 データを視覚化する:グラフの読み方・つくり方
    • 7.1 なぜわざわざグラフをつくるのか
    • 7.2 グラフのもとになるデータと系列
    • 7.3 大小を比較する:棒グラフ
    • 7.4 構成比をあらわす:円グラフと帯グラフ
    • 7.5 推移をあらわす:折れ線グラフと面グラフ
    • 7.6 2つの量的変数の分布をあらわす:散布図
    • 7.7 バランスをあらわす:レーダーチャート
    • 7.8 グラフ作成の注意点
    • 7.9 Excelでグラフをつくってみよう
  • 第8章 2つの量的変数の関連をみるⅠ:相関係数
    • 8.1 散布図からわかること
    • 8.2 相関関係の指標:共分散
    • 8.3 標準化データの共分散:ピアソンの積率相関係数
    • 8.4 相関係数の注意点
    • 8.5 Excelで相関係数を求めてみよう
  • 第9章 2つの量的変数の関連をみるⅡ:回帰分析
    • 9.1 散布図に直線を引いてみよう
    • 9.2 用語と記号
    • 9.3 「ズレ」を最小にする直線を引く:最小二乗法の考え方
    • 9.4 xがyにどのくらい影響を与えているか:回帰係数の解釈
    • 9.5 モデルによってどれくらいデータを表現できたか:決定係数
    • 9.6 回帰分析の注意点
    • 9.7 〈データ分析〉で回帰分析をしてみよう
  • 第10章 3つの量的変数の関連をみる:偏相関係数
    • 10.1 変数間に相関があったときにどう解釈するか
    • 10.2 みせかけの関係を暴け:擬似相関、第3変数、コントロール
    • 10.3 残差間の相関係数:偏相関係数
    • 10.4 偏相関係数の注意点
    • 10.5 Excelで偏相関係数を求めてみよう
  • 第11章 2つの質的変数の関連をみるⅠ:クロス集計
    • 11.1 グループ別の単純集計
    • 11.2 クロス集計表の構成
    • 11.3 クロス集計による分析のポイント
    • 11.4 ピボットテーブルによるクロス集計の方法
    • 11.5 クロス表のセルに記すこと
  • 第12章 2つの質的変数の関連をみるⅡ:関連係数
    • 12.1 クロス集計表の関連の強さ
    • 12.2 オッズ比
    • 12.3 ファイ係数
    • 12.4 統計的独立と期待度数
    • 12.5 カイ二乗値
    • 12.6 クラメールのV
  • 第13章 3つの質的変数の関連をみる:エラボレイション
    • 13.1 クロス集計における第3変数
    • 13.2 3重クロス集計の考え方
    • 13.3 ピボットテーブルによる3重クロス集計表の作成
    • 13.4 媒介関係をみぬく
    • 13.5 擬似関係をみぬく
    • 13.6 交互作用効果
  • 第14章 データを提示する:論文・レポートとプレゼンテーション
    • 14.1 論文・レポートとプレゼンテーションで書くべきこと
    • 14.2 論文・レポートやプレゼンテーションでの表の示し方
    • 14.3 Microsoft Wordとの連携
    • 14.4 Microsoft PowerPointとの連携
  • 第15章 推測統計学と多変量解析
    • 15.1 調査結果を一般化しよう:推測統計学(社会調査士D科目)に向けて
    • 15.2 もっと多くの変数を分析しよう:多変量解析(社会調査士E科目)に向けて
  • 付録
    • 付録1 本書で使用した統計記号一覧