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レビューアーランキング
先月(2017年4月)

統計学を学ぶ猫さんのレビュー一覧

投稿者:統計学を学ぶ猫

14 件中 1 件~ 14 件を表示

久しぶりに来た!!心理統計の良書

3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

心理統計というか統計学の教科書として基礎から推定・検定の分野を解説した本というのはたくさんあるのですが、本当に良い教科書と呼べるものはそう多くありません。
今まで、しっかりとした教科書と呼べるものは北大路書房から出版されている「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」という本くらいのものでした。これは初版が1990年で、古典的な名著として君臨していたように思えます。
それを覆すとまではいきませんが、肩を並べる良書として評価できる本がこの「心理統計法への招待」です。これはレイアウトも見やすくて良いし、各手法の解説もしっかりしています。その上、無料の統計ソフトであるRを使ってデータ分析できるような補足もしてあるので、コンピュータの学習も同時にできるでしょう。
恐らくは、多くの大学で講義用のテキストとして指定されることでよう。それほど評価できる本なのです。

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心理学のみならず統計学を学ぶ人はぜひ持つべき

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

統計学に関する基礎的な知識から推定と検定までかなり詳細に解説されている本です。具体的にはデータ水準、統計量、分布、パラメトリック検定、ノンパラメトリック検定といった内容がほとんど盛り込まれています。特に分散分析の説明は実験デザインごとに分けて解説されているのでとても役に立ちます。
しかも、古典的なノンパラメトリック検定(例えばマクネマーの検定やコクランのQ検定など)もしっかりと載っているのが良い。また、相関係数に関する解説も細かく行き渡っていて良い。
最初に統計学を学ぶ人でも、さらに理解を進めようとする人でもおススメできる本です。ぜひ購入してください。

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アルゴリズムが詳しく載っているのがGood

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

この本で一番良いと感じたところは、エフェクトサイズを計算するためのアルゴリズムが丁寧に載せられているという点ですね。メタアナリシスを行うための統計パッケージは(少なくとも日本では)あまり一般的なものではないせいか少ないと思います。そのため、自分でプログラムを書く必要が生じてくることもあるでしょう。
そのような時にはとても役に立つ本です。
それ以外にも基本的なオッズ比やリスク比の説明やバイアスにつていの解説もかなり詳しく載っているので、初学者もかなり手をつけている人でも大いに役立つ一冊になるはず。
後半(の後半)にはメタアナリシスについての数学的な説明もあるので、さらに理解を進めたいような人にも適した本だと感心しています。

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メタアナリシスの入門書としては最適

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

メタアナリシスの目的、注意すべきこと、論文の検索方法、エフェクトサイズを計算するためのアルゴリズムについてかなり分かりやすく書かれている本だと思います。エフェクトサイズの計算については付録のCD-ROMにExcelファイルが保存されているので、それを使いながら学習すればより効果的でしょう。
また、医療分野では最も基本的な指標として扱われるリスク比やオッズ比についての説明、それから、メタアナリシスを理解するために必要な統計用語についても巻末にまとめて説明があります。これがあるおかげで、本文の内容もかなり理解しやすくなるのではないでしょうか。
ただし、ページ数は比較的少なめになっているので、どうしても広く浅くという説明になってしまうのも仕方がないと割り切るしかありません。少しでもメタアナリシスについて勉強した事がある人には、少々、物足りない内容であるかも。

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紙の本一般化線形モデル入門

2008/09/20 00:11

ちょっと上級者向けだけど・・・

4人中、4人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

基本的に数式中心の本ですから、一般化線形モデルの理論を学ぼうとする人でないと宝の持ち腐れになるでしょう。数学科などで数理統計学の基礎を理解している人であれば、入門書として使えますが、心理学の分野で統計を道具として扱うような立場にいる人にとっては入門書としては難易度が高いです。

一応、各モデルの解析例がありますが、やはり初学者の学習用としてはちょっとレベルが高いと思います。しかし、プログラムを組む際にはアルゴリズムと、例データを用いた計算過程が丁寧に解説されているので最高です。

いずれにしてもちょっと上級者向けの参考書です。もし、一般化線形モデルをこれから勉強しようとするなら、同出版社より出ている「一般化線形モデルによる生物科学のための現代統計学」という本を先に読むことをおススメします。

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今まで刊行されたものの中では一番よくまとまっている

3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

本書は大きく前半と後半に分けられていますね。前半はAmosの基本操作を説明し、重回帰モデルや因子分析モデルをはじめとした多数のモデルの解説を行っています。それに対して後半は少々、上級者向けの内容でブートストラップ法やモデル探索、ベイズ推定などといった内容の深いものとなっています。
この本の良い点は初心者が即席でデータを分析するためのガイドラインになり得るということと、上級者にとってもかなり読み応えのある内容が反映されているという点でしょう。さらにモデルの適合度指標についての解説が付録として載っているが、それがまた分かりやすいので良いですね。
共分散構造分析を用いた応用研究例も最後に掲載されているので、さらなる学習のためにもなるでしょう。

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行列の計算を学ぶには良い入門書。多変量解析への応用もできる。

3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

多変量解析を学ぶためには行列の計算を理解しておく必要があります。この本では行列とベクトルに関する基本的な計算方法を述べ、固有ベクトルや最小二乗法、主成分分析の計算過程が丁寧に記されています。
行列の計算はパズルみたいなものですから、数式が嫌いという人でもこの本を見ながら計算していけば、比較的簡単に回帰係数や主成分係数を求めることができます。

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紙の本新・心理学の基礎知識

2008/09/20 00:02

心理学の全般的な基礎知識を知るには最適

3人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

若干、辞書的な使い方ができる本なので、本一冊を最初から最後まで通して読むというような本ではないですね。ただ、各分野の基本的なことはほとんど解説されているので、自分の興味のあるところだけを暇なときに拾い読みする程度でもけっこうな勉強になるでしょう。また、重要単語は英語での表記もしてあるので、英単語の勉強にも使えるかもしれません。

心理学全般の基礎知識をまんべんなく解説しているという点に対して、それぞれの理論や概念の説明は、他の参考書で補う必要があります。その点だけ了承して購入するのであれば、かなりいい本だと思いますよ。

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紙の本数理統計学 改訂版

2006/12/23 14:08

数式が分かる人には最高

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

統計学を勉強する人というのは文系出身(あるいは在籍中)の人というのがけっこう多いと思います。理系の人間は数式に対して恐れがないので良いでしょうが、文系の人間は「数式を見るだけでダメ」なんて人も少なくありません。そういう人は読まない方が良いです。
文系でも理系でも数式に対して恐れがない人には最高に良い本です。特に推定と検定についての説明で、これだけ数学的にしっかりとした解説をしている本はそう多くはないと思います。中でも分散分析についての説明などはかなり良い。

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道具としての統計解析

2006/12/23 14:03

分布についてかなり詳細に述べられている

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

統計学で扱う代表的な分布について、数学的にかなり詳細に解説された本です。本文のほとんどが数式ですが、数学なんて嫌いという人でも最初から最後まで読むとグンと理解が進みます(たとえ数式の意味が分からなくても)。
実際に道具として統計学を使用するという目的においては、この本に書かれている内容すべてを理解する必要はありません。それでも、今まで「よく分かんないけど教科書に書いてあったからそうなんだろう」とあやふやになってたことを明確にしてくれる本だと思います。

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紙の本入門多変量解析の実際 第2版

2006/12/23 13:52

少し視点を変えた多変量解析の本

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

多変量解析の入門書ですが、1通り読んで感じたのは各手法を用いる際に注意すべき点を中心に書かれた本ということです。もちろん、回帰分析や因子分析などの適用すべき場面や分析によって明らかになることなどの解説もあります。しかし、それ以上にユーザーがそれぞれの手法を使う上で勘違いしていることを指摘しているというイメージがあります。
入門者が読むべきというよりは、むしろ多変量解析を勉強して実際に使い始めている人が読むべき本だと思います。統計学は知らず知らずのうちに勘違いをしていたり、誤用していることがあります。それを指摘してくれるという点から、この本は少し従来の本とは違うといえます。
多変量解析を行う前に「この分析はこういう目的で使うので良かったのだろうか」とか「何に気をつけて分析をすればよいのか」といった不安があったときに読むと、分析手法を正しく使えると思います。

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心理英語問題集

2008/09/19 23:53

典型的な英語読解本という印象

4人中、4人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

大学院の入試にどういった内容の文章が出題されるのかを大まかに把握するという点では役に立つかもしれません。とりあえず、心理系の英文を広く浅く読んでみたいというような人にはおススメですが、もし自分の専門領域の英文を読む練習をしたければ、洋書や英語論文を読んだ方がよいだろうというレベルの本です。

内容は英文とその和訳があって、和訳のポイントが解説されているという典型的な英語読解本といえます。ただ、科学英語(主に化学分野)の読解本はいくつかありますが、内容が心理学分野のものは数少ないので、英語を勉強しようとする学部生にはおススメできます。

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内容は役に立つものでもかなり高度です

2人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

ExcelのVBAを使用して行列の計算を基本として、最終的に回帰分析を行ったり、相関行列を求めたりするマクロを作成します。でも正直いって、プログラミングの初心者は全く内容が分からないと思います。一応、基本から説明されているのですが、その部分はザッとながされてイキナリ行列を扱うので、行列についての数学的知識とけっこう複雑なプログラミングの方法(考え方)が身についていないとキツイです。
ExcelVBAをマスターするなら他の入門書を買い、統計の勉強をするなら他の入門書を買ったほうが良いです。Excelで統計をやりたいのであれば、他の統計パッケージを使う方が得策です。

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たぶん買わない方がいいと思います

4人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

期待していた分、ショックも大きい。。。

一言でいうと「全体的に説明が冗長的でイマイチ分かりにくい」という印象が強いです。1章は経時データ解析のモデルと分析結果の見方のみを紹介しています。2章ではそれの数学的な説明が、3章で実例を交えた解析例を紹介しています。

しかしながら、この3章が全く独立しているという感じで、一冊の本に上手く内容がまとめられていない気がしてならないのです。説明自体はたしかに分かりやすいのかもしれませんが、全体としてのまとまりが悪いのですね(^_^;) だから読みにくいし退屈。

しかも一般線形モデルの立場で書いてある内容とはいっても、一般線形モデルで理解する利点(多くの分析法をモデル式で表すという分かりやすさ)が全く活かされていないのです。ハッキリいって共立出版から出ている一般線形モデルに関する書籍に比べてはるか劣ります。

4800円も出して買う価値はないと思います。どうも「私たちの会社で提供しているExcelのアドオンソフトを使えば簡単にできますよ」という宣伝のために書いた本としか思えない。

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