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目次

統計解析の心構えと実践 SPSSによる統計解析

統計解析の心構えと実践 SPSSによる統計解析

  • 原田 章(著)/ 松田 幸弘(著)
  • 第1章 統計解析をはじめよう
    • 1.1 統計解析が分かると…
    • 1.2 統計とは
    • 1.3 統計解析とは
    • 1.4 まず理解したい専門用語
    • 1.5 SPSSの起動
    • 1.6 練習問題
  • 第2章 SPSSによる統計解析の基本手順
    • 2.1 作成するデータセットの説明
    • 2.2 変数の作成
    • 2.3 ファイルの保存
    • 2.4 ファイルを開く
    • 2.5 データの分析
    • 2.6 SPSSの終了
    • 2.7 練習問題
  • 第3章 度数分布表と記述統計量
    • 3.1 データセット「生徒の成績」
    • 3.2 データセットの作成
    • 3.3 分布を調べてみよう
    • 3.4 変数の種類と分布
    • 3.5 データセット「生徒の成績」の分析
    • 3.6 記述統計量の解釈
    • 3.7 練習問題
  • 第4章 記述統計量の読み取り方(1)
    • 4.1 「生徒の成績」の記述統計量
    • 4.2 平均(mean)
    • 4.3 中央値(median)
    • 4.4 標準偏差(standard deviation)
    • 4.5 練習問題
  • 第5章 記述統計量の読み取り方(2)
    • 5.1 理想的な分布とは
    • 5.2 歪度(skewness)
    • 5.3 尖度(kurtosis)
    • 5.4 データセット「生徒の成績」における歪度と尖度の解釈
    • 5.5 練習問題
  • 第6章 値の標準化
    • 6.1 データセット「5科目の成績」
    • 6.2 一番成績のよい生徒を探そう
    • 6.3 合計点で考える
    • 6.4 標準(standardization)
    • 6.5 標準得点の合計で考える
    • 6.6 どちらの方法を使うべきか
    • 6.7 練習問題
  • 第7章 統計的仮説検定(1)
    • 7.1 データセット「模試の成績」
    • 7.2 実力について考える
    • 7.3 統計的仮説検定の手順
    • 7.4 結果の解釈
    • 7.5 練習問題
  • 第8章 統計的仮説検定(2)
    • 8.1 データセット「1週間の売上金額」
    • 8.2 母集団(population)と標本(sample)
    • 8.3 統計的仮説検定の帰無仮説
    • 8.4 帰無仮説の棄却
    • 8.5 練習問題
  • 第9章 クロス集計表と独立性の検定
    • 9.1 理解しておきたい大切な概念
    • 9.2 データセット「買い物好き調査」
    • 9.3 値ラベル
    • 9.4 分割表による分析
    • 9.5 独立性の検定
    • 9.6 3変数以上の分割表
    • 9.7 分割表が与えられているときの独立性の検定
    • 9.8 練習問題
  • 第10章 相関係数
    • 10.1 データセット「入試成績」
    • 10.2 相関(correlation)とは
    • 10.3 因果(causality)とは
    • 10.4 散布図(scatter diagram)
    • 10.5 散布図と相関関係
    • 10.6 相関係数(correlation coefficient)とは
    • 10.7 無相関の検定
    • 10.8 相関係数の解釈
    • 10.9 相関係数の仕組み
    • 10.10 練習問題
  • 第11章 グループの平均
    • 11.1 質的変数と量的変数による因果関係の表現
    • 11.2 データセット「2校の成績」
    • 11.3 質的変数による群分け
    • 11.4 ファイルの分割
    • 11.5 グループの平均
    • 11.6 記述統計量の比較
    • 11.7 練習問題
  • 第12章 母平均の差の検定
    • 12.1 データセット「企業の就職イメージ調査」
    • 12.2 母平均の差の検定とは
    • 12.3 データセット「企業の就職イメージ調査」の検定
    • 12.4 有意差の解釈
    • 12.5 母平均に関する他の分析
    • 12.6 練習問題
  • 第13章 一元配置分散分析
    • 13.1 データセット「3校の成績」
    • 13.2 学校別の記述統計量
    • 13.3 母平均の差の検定を繰り返す
    • 13.4 分散分析による複数母平均の比較
    • 13.5 一元配置分散分析の実行
    • 13.6 分析結果の読み取り方
    • 13.7 分散分析の考え方
    • 13.8 練習問題
  • 第14章 多重比較
    • 14.1 データセット「4地域の売上」
    • 14.2 多重比較とは
    • 14.3 多重比較の代表的な手法
    • 14.4 来店者数と売上金類の多重比較
    • 14.5 分散分析と多重比較の関係
    • 14.6 練習問題
  • 第15章 二元配置分散分析(1)
    • 15.1 データセット「好きなスポーツと集団指向」
    • 15.2 好きなスポーツや性別による集団指向の違い
    • 15.3 好きなスポーツと性別を同時に検討する
    • 15.4 二元配置分散分析とは
    • 15.5 二元配置分散分析の実行と結果の読み取り
    • 15.6 二元配置分散分析の考え方
    • 15.7 練習問題
  • 第16章 二元配置分散分析(2)
    • 16.1 データセット「話し方と理解度」
    • 16.2 理解度の二元配置分散分析
    • 16.3 分散分析結果の読み取り
    • 16.4 分散分析結果の解釈
    • 16.5 交互作用の多重比較
    • 16.6 練習問題
  • 第17章 反復測定分散分析
    • 17.1 データセット「音楽聴取による不安感」
    • 17.2 対応のある母平均の差の検定
    • 17.3 対応のある二元配置分散分析
    • 17.4 対応のある水準を持つ要因の分散分析や多重比較
    • 17.5 練習問題
  • 第18章 重回帰分析(1)
    • 18.1 データセット「身長と栄養」
    • 18.2 因果関係の表現
    • 18.3 重回帰分析とは
    • 18.4 重回帰分析の実行
    • 18.5 分析結果の読み取り
    • 18.6 重回帰式の決定
    • 18.7 練習問題
  • 第19章 重回帰分析(2)
    • 19.1 データセット「野球の年間成績」
    • 19.2 重回帰分析の実行
    • 19.3 残差の分析
    • 19.4 重回帰分析の再実行
    • 19.5 残差を分析する重要性
    • 19.6 練習問題
  • 第20章 重回帰分析(3)
    • 20.1 データセット「あるチェーン店の1日売上金額」
    • 20.2 重回帰分析の実行
    • 20.3 分析結果の読み取り
    • 20.4 多重共線性による重回帰分析の異常
    • 20.5 多重共線性の回避
    • 20.6 練習問題
  • 付録A 表計算ソフトとの連携
    • A.1 Excelファイルの読み込み
    • A.2 分析結果の利用
    • A.3 出力ビューアをExcel形式で保存
    • A.4 他のソフトとの連携
  • 付録B 欠損値
    • B.1 欠損値とは
    • B.2 特定の値を欠損値として扱う
    • B.3 欠損値の扱われ方
    • B.4 変数の計算で起こりやすいミス
    • B.5 欠損値処理の難しさ