SPSSによる応用多変量解析 [[SPSSニヨルオウヨウタヘンリョウカイセキ]]

• Pubblicazione: 東京, : オーム社, 2014.5
• Descrizione fisica: 1 online resource (336 pages)
• Soggetto topico: 多変量解析 -- データ処理
• Classificazione: 417
• Note generali: 企画編集: オーム社開発局; 参考文献: p311-315
• Nota di contenuto: 表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章 多変量解析の応用のために -- 1.1 多変量解析とは -- 1.1.1 統計分析のなかの多変量解析 -- 1.1.2 多変量解析とソフトウェア -- 1.2 多変量解析と仮説 -- 1.2.1 問題と仮説 -- 1.2.2 仮説と作業仮説 -- 1.2.3 2つのアプローチ -- 1.3 多変量解析とデータ -- 1.3.1 データの構造 -- 1.3.2 データへのアクセス -- 1.3.3 データアーカイブ -- 1.4 多変量解析の手法 -- 1.4.1 多変量解析のタイプ -- 1.4.2 分析の焦点からのモデル選択 -- 1.4.3 変数の種類からの手法選択 -- 1.4.4 分析結果を理解するために -- 第2章 SPSSの基本操作 -- 2.1 SPSSの起動と画面 -- 2.1.1 SPSSの起動とデータの読み込み -- 2.1.2 SPSSのファイルの種類 -- 2.1.3 データエディタのメニューバー -- 2.1.4 データビューと変数ビュー -- 2.2 データの加工 -- 2.2.1 欠損値の処理 -- 2.2.2 変数ラベルと値ラベル -- 2.2.3 値の再割り当て -- 2.2.4 変数の計算 -- 2.2.5 条件文を用いた変数の合成 -- 2.2.6 変数の加工後の確認方法 -- 2.3 度数分布表と記述統計 -- 2.3.1 度数分布表 -- 2.3.2 記述統計量 -- 2.4 その他のデータ処理 -- 2.4.1 ケースの選択 -- 2.4.2 ファイルの分割 -- 2.4.3 シンタックスの使用 -- 第3章 クロス集計表 -- 3.1 2重クロス集計表 -- 3.1.1 2重クロス集計表の考え方 -- 3.1.2 2重クロス集計表の一般的表現 -- 3.1.3 SPSSによる2重クロス集計表の手順 -- 3.2 独立性の検定 -- 3.2.1 カイ二乗検定の考え方 -- 3.2.2 クラメールのV係数 -- 3.2.3 SPSSによるカイ二乗検定とクラメールのV係数の出力手順 -- 3.2.4 統計的有意性の検定における注意 -- 3.3 3重クロス集計表 -- 3.3.1 3重クロス集計表の考え方 -- 3.3.2 変数間の関連のパターン -- 3.3.3 SPSSによる3重クロス集計表の手順 -- 第4章 平均値の差の検定 -- 4.1 グループ間の平均値の比較 -- 4.1.1 比較を行うための2つの手法 -- 4.1.2 独立変数と従属変数 -- 4.2 t検定 -- 4.2.1 t検定の考え方 -- 4.2.2 対応のないサンプルのt検定 -- 4.2.3 対応のあるサンプルのt検定 -- 4.2.4 SPSSによる対応のないサンプルのt検定の手順 -- 4.2.5 SPSSによる対応のあるサンプルのt検定の手順 -- 4.3 分散分析 -- 4.3.1 一元配置分散分析の考え方 -- 4.3.2 従属変数の変動の分解 -- 4.3.3 独立変数の効果 -- 4.3.4 多重比較 -- 4.3.5 SPSSによる一元配置分散分析の手順 -- 4.3.6 二元配置分散分析 -- 第5章 相関係数と偏相関係数 -- 5.1 2つの量的変数間の関連 -- 5.1.1 相関するということ -- 5.1.2 散布図の作成 -- 5.1.3 相関関係の向きと強さ -- 5.2 ピアソンの積率相関係数 -- 5.2.1 相関係数の考え方 -- 5.2.2 相関係数の有意性検定 -- 5.2.3 相関係数を算出する際の注意 -- 5.2.4 SPSSによる相関係数の手順と結果の解釈 -- 5.3 偏相関係数 -- 5.3.1 偏相関係数の考え方 -- 5.3.2 SPSSによる偏相関係数の手順と結果の解釈 -- 第6章 重回帰分析の基礎 -- 6.1 回帰分析の考え方 -- 6.1.1 因果関係と相関関係 -- 6.1.2 回帰分析のねらい -- 6.2 単回帰分析 -- 6.2.1 単回帰分析の一般式 -- 6.2.2 最小二乗法 -- 6.2.3 切片・回帰係数の推定 -- 6.2.4 決定係数 -- 6.3 重回帰分析 -- 6.3.1 重回帰分析の一般式 -- 6.3.2 標準化偏回帰係数 -- 6.4 SPSSによる重回帰分析の手順と結果の解釈 -- 6.4.1 重回帰分析の実行. ; 6.4.2 回帰式の当てはまりの良さ -- 6.4.3 独立変数の影響 -- 6.4.4 多重共線性の問題 -- 6.5 重回帰分析の注意点と応用 -- 6.5.1 線形関係の仮定 -- 6.5.2 外れ値の影響 -- 6.5.3 内挿と外挿 -- 6.5.4 重回帰分析の応用 -- 第7章 ダミー変数の利用 -- 7.1 回帰分析における質的変数の扱い方 -- 7.1.1 ダミー変数の利用 -- 7.1.2 ダミー変数とは -- 7.1.3 ダミー変数と分散分析との関連 -- 7.1.4 二値変数のダミー変数化 -- 7.1.5 多値の質的変数のダミー変数化 -- 7.2 SPSSによる手順と結果の解釈 -- 7.2.1 ダミー変数の作成 -- 7.2.2 二値変数を用いた重回帰分析 -- 7.2.3 名義ダミー変数を用いた重回帰分析 -- 7.2.4 順序ダミー変数を用いた重回帰分析 -- 7.3 拡張的なダミー変数の利用 -- 7.3.1 エフェクトコーディング -- 7.3.2 コントラストコーディング -- 7.4 分析上の注意点 -- 7.4.1 基準カテゴリの設定 -- 7.4.2 ダミー変数を従属変数とする場合 -- 第8章 交互作用項の利用 -- 8.1 回帰分析における交互作用効果 -- 8.1.1 交互作用効果とは -- 8.1.2 交互作用効果の考え方 -- 8.1.3 交互作用のパターン -- 8.2 交互作用項使用の予備知識 -- 8.2.1 交互作用項とともに投入すべき項 -- 8.2.2 調節変数の種類 -- 8.3 SPSSによる手順 -- 8.3.1 交互作用項の作成 -- 8.3.2 交互作用項を用いた重回帰分析の手順 -- 8.4 結果の解釈 -- 8.4.1 独立変数、調節変数がともに量的変数の場合 -- 8.4.2 独立変数、調節変数がともに質的変数の場合 -- 8.5 分析上の注意 -- 8.5.1 交互作用効果の解釈 -- 8.5.2 多重共線性の問題 -- 8.5.3 非標準化偏回帰係数と標準化偏回帰係数 -- 第9章 階層的重回帰分析とモデル比較 -- 9.1 階層的重回帰分析の考え方 -- 9.1.1 階層的モデルとは -- 9.1.2 階層的重回帰分析による媒介関係の検討 -- 9.1.3 直接効果と間接効果 -- 9.1.4 間接効果の推定 -- 9.1.5 階層的重回帰分析による擬似相関の検討 -- 9.2 モデル比較と変数選択 -- 9.2.1 決定係数に基づくモデル比較の問題 -- 9.2.2 決定係数の変化量の有意性検定 -- 9.2.3 自由度調整済み決定係数 -- 9.2.4 情報量基準 -- 9.2.5 変数選択法 -- 9.3 SPSSによる手順と結果の解釈 -- 9.3.1 階層的重回帰分析の実行 -- 9.3.2 変数選択法の設定 -- 9.3.3 決定係数の変化量の有意性検定 -- 9.3.4 情報量基準の出力 -- 9.3.5 結果の解釈 -- 9.4 分析上の注意 -- 9.4.1 間接効果の有意性検定 -- 9.4.2 変数選択の自動化に関する注意 -- 9.4.3 媒介と擬似相関 -- 第10章 曲線関係の回帰分析 -- 10.1 主な曲線関係の回帰分析 -- 10.1.1 回帰式を曲線で当てはめる -- 10.1.2 二次関数モデルとその限界効果 -- 10.1.3 対数変換による線形化(1)半対数モデル(log-levelモデル) -- 10.1.4 対数変換による線形化(2)半対数モデル(level-logモデル) -- 10.1.5 対数変換による線形化(3)両対数モデル(log-logモデル) -- 10.1.6 さまざまな曲線(曲線推定) -- 10.2 分析手順と結果の解釈 -- 10.2.1 二乗項投入による分析 -- 10.2.2 対数変換を用いた分析 -- 10.2.3 曲線推定による分析 -- 第11章 二項ロジスティック回帰分析 -- 11.1 二項ロジスティック回帰分析の目的 -- 11.1.1 二値の従属変数の回帰分析 -- 11.1.2 確率をロジットに変換 -- 11.2 二項ロジスティック回帰分析の仕組み -- 11.2.1 モデルの一般式 -- 11.2.2 最尤推定法 -- 11.2.3 モデルの評価. ; 11.3 SPSSによる二項ロジスティック回帰分析の手順と結果の解釈 -- 11.3.1 二項ロジスティック回帰分析の手順の実行 -- 11.3.2 出力結果と解釈 -- 11.4 分析上の注意 -- 11.4.1 結果が完全に判別されてしまう問題 -- 11.4.2 多重共線性の問題 -- 11.4.3 偏回帰係数の比較 -- 第12章 多項ロジスティック回帰分析 -- 12.1 多項ロジスティック回帰分析の考え方 -- 12.1.1 多項ロジスティック回帰分析の目的 -- 12.1.2 モデル式とその意味 -- 12.2 SPSSによる手順と結果の解釈 -- 12.2.1 多項ロジスティック回帰分析の実行 -- 12.2.2 分析結果の解釈 -- 12.3 分析上の注意 -- 12.3.1 無関係な選択肢からの独立の仮定 -- 12.3.2 SPSS上での対数尤度の計算 -- 第13章 順序ロジスティック回帰分析 -- 13.1 順序ロジスティック回帰分析の考え方 -- 13.1.1 順序ロジスティック回帰分析の目的 -- 13.1.2 モデル式とその意味 -- 13.2 SPSSによる手順と結果の解釈 -- 13.2.1 順序ロジスティック回帰分析の実行 -- 13.2.2 順序ロジスティック回帰分析の結果の解釈 -- 13.3 分析上の注意 -- 13.3.1 平行性の仮定 -- 13.3.2 SPSS上での対数尤度の計算 -- 第14章 Cox回帰モデル -- 14.1 イベントヒストリー分析の考え方 -- 14.1.1 イベントヒストリー分析とは -- 14.1.2 リスクセットと打ち切り -- 14.1.3 連続時間モデルと離散時間モデル -- 14.1.4 生存確率とハザード率 -- 14.1.5 イベントヒストリーデータの準備の手順 -- 14.2 カプラン・マイヤー法 -- 14.2.1 生存関数の推定 -- 14.2.2 生存関数のグループ間比較 -- 14.2.3 SPSSによるカプラン・マイヤー法の手順 -- 14.2.4 結果の解釈 -- 14.3 Cox回帰モデル -- 14.3.1 Cox回帰モデルの考え方 -- 14.3.2 比例ハザード性 -- 14.3.3 SPSSによるCox回帰モデルの手順 -- 14.3.4 結果の解釈 -- 14.3.5 比例ハザード性の検討 -- 14.4 分析上の注意 -- 14.4.1 イベントリスクの開始 -- 14.4.2 比例ハザード性が満たされない場合の対処 -- 14.4.3 サンプルサイズと同順位問題 -- 第15章 離散時間ロジットモデル -- 15.1 離散時間モデルの考え方 -- 15.1.1 連続時間モデルと離散時間モデル -- 15.1.2 離散時間モデルの特徴 -- 15.2 パーソンピリオドデータ -- 15.2.1 パーソンピリオドデータとは -- 15.2.2 パーソンピリオドデータの作成 -- 15.3 離散時間ロジットモデル -- 15.3.1 離散時間ロジットモデルの考え方 -- 15.3.2 SPSSによる離散時間ロジットモデルの手順 -- 15.3.3 結果の解釈 -- 15.4 競合リスクモデル -- 15.4.1 競合リスクモデルの考え方 -- 15.4.2 SPSSによる競合リスクモデルの手順 -- 15.4.3 結果の解釈 -- 15.5 分析上の注意 -- 15.5.1 観察されない異質性 -- 15.5.2 繰り返しのあるイベント -- 第16章 マルチレベル分析 -- 16.1 入れ子構造のデータ -- 16.1.1 入れ子構造のデータとは -- 16.1.2 マルチレベル分析の必要性 -- 16.1.3 集計データの分析と生態学的誤謬 -- 16.2 マルチレベル分析の考え方 -- 16.2.1 マルチレベルモデルの仕組み -- 16.2.2 ランダムインターセプトモデル -- 16.2.3 ランダムスロープモデル -- 16.2.4 ランダム効果の説明 -- 16.3 変数のセンタリング -- 16.3.1 センタリングの2つの方法 -- 16.3.2 マルチレベル分析における回帰係数の意味 -- 16.3.3 独立変数のセンタリングと回帰係数の解釈 -- 16.3.4 センタリングと切片の推定値 -- 16.3.5 ランダムスロープモデルにおける変数のセンタリング. ; 16.4 モデルの組み立て方 -- 16.4.1 ヌルモデルと級内相関係数 -- 16.4.2 モデル構築の手順 -- 16.4.3 モデル比較 -- 16.5 SPSSによるマルチレベル分析の手順と結果の解釈 -- 16.5.1 センタリングの方法 -- 16.5.2 マルチレベル分析の実行 -- 16.5.3 結果の解釈 -- 16.6 分析上の注意 -- 16.6.1 推定法の選択に関する注意 -- 16.6.2 一般化マルチレベルモデル -- 16.6.3 クロス分類マルチレベルモデル -- 16.6.4 分散成分の有意性検定 -- 第17章 パネルデータのマルチレベル分析 -- 17.1 パネルデータ(縦断的データ)とは -- 17.1.1 パネルデータの例 -- 17.1.2 パネルデータに関するマルチレベル分析の特徴 -- 17.2 パネルデータの操作 -- 17.2.1 パネルデータの2つの形式 -- 17.2.2 パネルデータの変換 -- 17.3 ランダム効果モデル -- 17.3.1 ランダム効果モデルの考え方 -- 17.3.2 ランダム効果モデルにおけるレベル1残差の分散共分散 -- 17.3.3 SPSSによるランダム効果モデルの手順 -- 17.3.4 結果の解釈 -- 17.3.5 分析上の注意 -- 17.4 ハイブリッドモデル -- 17.4.1 ハイブリッドモデルの考え方 -- 17.4.2 ハイブリッドモデルの2種類の係数 -- 17.4.3 SPSSによるハイブリッドモデルの手順 -- 17.4.4 結果の解釈 -- 17.4.5 分析上の注意 -- 第18章 多変量解析の結果のまとめ方と留意点 -- 18.1 結果のまとめ方 -- 18.2 研究を通して留意すべきこと -- 18.3 さらなるスキルアップを目指して -- 参考文献 -- 索引 -- 執筆者紹介(50音順) -- 奥付.
• Altri titoli varianti: SPSSによる応用多変量解析
• Titolo autorizzato: SPSS
• ISBN: 4-274-80212-4
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Giapponese
• Record Nr.: 9910149150003321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II