政治の統計分析

書籍情報
シリーズ名クロスセクショナル統計シリーズ 【2】巻
ISBN978-4-320-11119-6
判型A5 
ページ数180ページ
発行年月2015年03月
本体価格2,500円
政治の統計分析 書影
政治の統計分析

 近年,政策の立案・形成にデータ的根拠が求められるようになり,説明責任の観点から,地方自治の現場においても数値に基づく政策評価が必要とされている。しかしながら,多くの公務員は文系出身者であり,実践に耐えうる統計学を学ばないまま就職してきている。こうした現状をふまえて本書は,既に現場で働いている公務員のみならず,これから公務員になろうと考えている法学部生,公共大学院生といった文系学生へ向けて入門書として書かれている。

 本書では上記のような読者を対象とすることから,数学的説明をシリーズ他書に譲り,「統計量の計算は統計ソフトにお願いしながら,『習うよりも慣れろ』で社会科学分野における統計を理解していく」というスタンスをとる。公的機関等から公表されている実際のデータを用いた例題を多数収録し,章末には練習課題・先行研究のレジュメ(論文の内容等を簡潔にまとめたもの)を作成する課題をつけた。レジュメの作成では,先行研究で統計分析がどのように用いられ,結果が解釈されているかを学ぶ。

 政治学の統計分析入門書は,数値との親和性等から選挙研究を主にしたものが多いが,本書は選挙研究以外の分野にも配慮するとともに,世論調査を行う際での留意点など細かい実用的な情報もちりばめており,データ収集についても意識した記述になっている。

目次

第1章 統計分析を行う前の準備
1.1 実験と調査
  1.1.1 全数調査と標本調査
  1.1.2 個票データと集計データ
1.2 尺度水準
  1.2.1 名義尺度
  1.2.2 順序尺度
  1.2.3 間隔尺度
  1.2.4 比率尺度
  1.2.5 尺度間の関係
1.3 データセットと統計解析ソフト
  1.3.1 データセットの作成
  1.3.2 統計解析ソフトの活用

第2章 世論調査
2.1 調査の誤差
  2.1.1 非標本誤差
  2.1.2 標本誤差
2.2 世論調査とは
2.3 世論調査の調査手法
  2.3.1 訪問面接法
  2.3.2 訪問留置法
  2.3.3 郵送法
  2.3.4 電話調査
2.4 標本の抽出
  2.4.1 多段抽出法
  2.4.2 系統抽出法
  2.4.3 名簿の閲覧(選挙人名簿の例)
  2.4.4 ランダム・デジット・ダイヤリングによる抽出
2.5 回収率を高める工夫
2.6 パネル調査・比較調査
2.7 データ・アーカイブ

第3章 記述統計とグラフ表現
3.1 記述統計
  3.1.1 データの中心性を示す代表値
  3.1.2 データの散らばり具合を示す代表値
  3.1.3 標準得点
  3.1.4 その他の代表値
3.2 信頼区間
3.3 グラフによる表現
  3.3.1 棒グラフ
  3.3.2 折れ線グラフ
  3.3.3 円グラフ
  3.3.4 帯グラフ
  3.3.5 ヒストグラム
  3.3.6 箱ひげ図
  3.3.7 散布図
  3.3.8 それ以外のグラフ

第4章 平均値を用いた検定
4.1 仮説と有意水準
  4.1.1 帰無仮説と対立仮説
  4.1.2 有意水準
4.2 平均値の差の検定
  4.2.1 t 検定の使われる場面
  4.2.2 標本が対になっていない場合のt検定
  4.2.3 標本が対になっている場合のt検定
4.3 標本平均の検定

第5章 相関分析と単回帰分析
5.1 相関係数
  5.1.1 相関係数
  5.1.2 偏相関係数
  5.1.3 無相関の検定
5.2 単回帰分析
  5.2.1 最小二乗法
  5.2.2 決定係数
  5.2.3 決定係数の検定
  5.2.4 回帰係数・定数項の検定

第6章 重回帰分析
6.1 重回帰分析の基礎
  6.1.1 定数項・回帰係数の算出方法
  6.1.2 標準化回帰係数
6.2 ダミー変数と回帰式
6.3 多重共線性と変数選択
  6.3.1 多重共線性
  6.3.2 変数の選択
  6.3.3 決定係数に対する姿勢

第7章 ロジスティック回帰分析
7.1 ロジスティック回帰分析
  7.1.1 ロジスティック関数
  7.1.2 政治行動の分析とロジスティック回帰
7.2 ロジスティック回帰分析の実例
  7.2.1 用いるデータについて
  7.2.2 ロジスティック回帰分析の実施結果
  7.2.3 疑似決定係数
7.3 多項ロジスティック回帰分析
  7.3.1 多項ロジスティック回帰分析の考え方
  7.3.2 順序ロジスティック回帰分析

第8章 クロス集計と連関係数
8.1 クロス表
8.2 関連性を示す統計量
  8.2.1 クラメールのV
  8.2.2 ユールのQ・?係数
  8.2.3 ケンドールのτb・スチュアートのτc
  8.2.4 実際の計算
8.3 カイ2乗検定による独立性の検定
  8.3.1 カイ2乗検定
  8.3.2 カイ2乗検定での留意点
8.4 多重クロス表

第9章 主成分分析
9.1 主成分分析の考え方
9.2 主成分分析の計算手順
9.3 主成分分析の結果の解釈
9.4 主成分得点の回帰分析での利用

第10章 因子分析
10.1 因子分析の概要
  10.1.1 共通性
  10.1.2 因子の抽出
  10.1.3 因子軸の回転
  10.1.4 因子の数
10.2 因子分析の実例
  10.2.1 意見の分布
  10.2.2 因子分析の結果と解釈
10.3 コレスポンデンス分析

第11章 クラスター分析
11.1 階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析
11.2 距離と類似度
  11.2.1 距離
  11.2.2 距離算出の実践
  11.2.3 類似度
11.3 クラスターの結合方法
11.4 クラスター分析の実施と留意点
  11.4.1 クラスター分析の実施
  11.4.2 クラスター分析を行ううえでの留意

第12章 時系列分析
12.1 時系列データを扱う際の留意点
12.2 自己相関係数
  12.2.1 自己相関係数の概要
  12.2.2 自己相関係数の計
12.3 時系列モデル
  12.3.1 自己回帰モデル
  12.3.2 ボックス・ジェンキンス法

付 表

参考文献

索 引