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行動科学の統計学―社会調査のデータ分析― 

書籍情報
シリーズ名クロスセクショナル統計シリーズ 【5】巻
ISBN978-4-320-11121-9
判型A5 
ページ数392ページ
発行年月2016年08月
本体価格3,900円
行動科学の統計学 書影
行動科学の統計学

 本書は,社会調査データを用いた計量研究のための統計入門書である。本書の特徴は,①実際の社会調査データを用い,分析手法だけでなく結果の解釈の方法についても説明している点,②各分析手法についてRを用いた分析の方法を解説している点,③練習問題や参考文献によって自分で知識を身に付けることができるようにしている点にある。大学での半期の授業で扱う内容,特に社会調査士資格認定のE科目で扱う内容を念頭に置いて書かれているが,各章を読み,実際にRを使って自分で勉強を進めることでも,社会調査データを用いた分析を行うための一通りの知識を身に付けることができる。データの基本的な見方や平均・分散といった記述統計量から,マルチレベル分析といった最近の分析手法まで,様々な学問分野で用いることのできる手法を網羅的に扱っており,行動科学や社会学を専門していない方にも適している。

 近年では,データアーカイブを通じた社会調査データの収集・保管・公開が進められている。また,本書で使用したRをはじめ,無料で使用できる統計分析のツールもある。大規模な社会調査データを用いた分析を行う可能性は格段に広がっているといえるだろう。他方で,心理学や政治学,経済学と比べると,社会調査のデータを用いた統計分析について書かれた網羅的な入門書は必ずしも多くはない。本書を通じ,無料のソフトウェアを用いて社会調査データの分析を行う方法を学ぶことで,この可能性を多くの方に生かしてほしい。

目次

第1章 行動科学における社会調査データ分析
1.1 行動科学とは何か
1.2 行動科学と社会調査
1.3 社会調査と実験
1.4 社会調査のデータの形式
1.5 ケースと変数
1.6 変数の種類
  1.6.1 カテゴリ変数(質的変数)
  1.6.2 連続変数(量的変数)
  1.6.3 順序づけ可能なカテゴリ変数と順序づけできないカテゴリ変数
1.7 統計ソフトウェアRについて

第2章 記述統計量
2.1 記述統計量とは何か
2.2 連続変数の記述統計量
  2.2.1 代表値
  2.2.2 変数のばらつきを示す値
2.3 カテゴリ変数の記述統計量
2.4 記述統計のグラフ化

第3章 母集団と標本
3.1 標本をどう抽出するか
3.2 セレクション・バイアス
3.3 中心極限定理とは
3.4 正規分布
3.5 正規分布と確率
3.6 区間推定と点推定
3.7 母集団の平均を推定する(サンプル・サイズが大きい場合)
3.8 母集団の平均を推定する(サンプル・サイズが小さい場合)
3.9 標準誤差

第4章 仮説と統計的検定
4.1 計量分析の第一歩 ―仮説を立てる
4.2 説明的仮説と記述的仮説
4.3 統計的検定の考え方
  4.3.1 帰無仮説と対立仮説
  4.3.2 母比率に関する帰無仮説の検証
4.4 有意水準とは何か
4.5 第一種の過誤と第二種の過誤
4.6 片側検定と両側検定

第5章 クロス集計表
5.1 2変数間の関係を探る
5.2 クロス集計表の作り方
5.3 クロス集計表から関連を調べる
5.4 クロス集計表をもとにした割合の比較の注意点
5.5 クロス集計表の図示
  5.5.1 棒グラフ
  5.5.2 帯グラフ
  5.5.3 モザイクグラフ
5.6 クロス集計表における統計的検定
  5.6.1 帰無仮説と対立仮説の設定
  5.6.2 期待度数の計算
  5.6.3 残差の計算
  5.6.4 カイ二乗値とカイ二乗分布
  5.6.5 クロス集計表の自由度
  5.6.6 クロス集計表のカイ二乗検定の注意点
5.7 関連性の強さの指標
5.8 残差の検定
5.9 クロス集計表の表記

第6章 平均の差の検定
6.1 2集団の平均値を比べる
6.2 t検定の考え方
6.3 等分散性の仮定の検定
6.4 等分散性が成り立たないときは ―ウェルチの検定
6.5 ウェルチの検定とt検定の選択
6.6 平均の統計的な差と現実的な差
6.7 平均の差の信頼区間
6.8 平均の差の図示

第7章 分散分析
7.1 3つ以上の集団間での平均の比較とt検定
7.2 分散分析の考え方
7.3 どの集団の間に差があるのかを調べる ―多重比較 
7.4 集団ごとにばらつきが異なるときは? ―ウェルチの分散分析
7.5 二元配置の分散分析

第8章 相関分析
8.1 連続変数間の関連を調べる
8.2 相関の3つのタイプ
8.3 相関係数の考え方
8.4 相関係数の統計的検定
8.5 順序変数の相関係数
8.6 相関分析の結果のまとめ方
8.7 相関分析を行う際の注意点
  8.7.1 異なる相関関係をもつ集団の混在
  8.7.2 外れ値の影響
  8.7.3 非線形の関連

第9章 3変数の関連
9.1 相関と因果関係
9.2 因果関係の条件
9.3 3変数間の媒介関係
9.4 第三変数との関連の検証
  9.4.1 三重クロス集計表
  9.4.2 偏相関分析
9.5 疑似相関と媒介効果
9.6 疑似無相関
9.7 交互作用

第10章 単回帰分析
10.1 回帰分析とは
10.2 回帰分析の考え方
10.3 回帰分析の検定
10.4 決定係数とモデルの検定
10.5 回帰分析の結果のまとめ方
10.6 回帰分析を行う際の注意点
  10.6.1 非線形な関係について
  10.6.2 正規性のチェックと変数変換

第11章 重回帰分析
11.1 重回帰分析の考え方
11.2 自由度調整済み決定係数
11.3 標準化係数
11.4 階層的重回帰分析
11.5 媒介効果
11.6 重回帰分析を行う際の注意点
11.7 より複雑な誤差の推定

第12章 ダミー変数の利用と交互作用効果の検証
12.1 ダミー変数の利用
12.2 3カテゴリ以上ある場合のダミー変数の作成
12.3 カテゴリ変数か連続変数か
12.4 交互作用効果の検証
12.5 連続変数同士,カテゴリ変数同士の交互作用効果
12.6 交互作用効果の検定
  12.6.1 統計的検定がなぜ必要なのか
  12.6.2 調整変数がカテゴリ変数の場合
  12.6.3 調整変数が連続変数の場合

第13章 主成分分析
13.1 複数の変数から1つの指標を作る
13.2 信頼性係数
13.3 主成分分析の考え方
13.4 主成分分析の計算
13.5 主成分分析を行う際の注意点
  13.5.1 いくつの主成分を抽出するか
  13.5.2 分析結果の解釈
  13.5.3 主成分分析の結果のまとめ方
13.6 主成分得点
  13.6.1 主成分得点の考え方
  13.6.2 単純加算と主成分分析

第14章 探索的因子分析
14.1 因子分析の考え方
14.2 因子分析の分析方法
  14.2.1 主因子法
  14.2.2 最小二乗法
  14.2.3 最尤法
14.3 因子の数の決定
14.4 因子得点
14.5 軸の回転
  14.5.1 直交回転
  14.5.2 斜交回転

第15章 マルチレベル分析
15.1 マクロな要因の影響を考える
15.2 マルチレベル分析の必要性
15.3 マルチレベル分析の考え方
  15.3.1 ランダム切片モデル
  15.3.2 ランダム切片モデルの例
  15.3.3 ランダム係数モデル
  15.3.4 ランダム係数モデルの例
15.4 マルチレベル分析を行う際の注意点
  15.4.1 推定方法
  15.4.2 集団数
  15.4.3 中心化の問題
  15.4.4 ランダム効果の相関

付録 社会調査データ分析のためのRの使い方の基礎

解答

付表