SPSSによるやさしい統計学 / / 岸学著

• Pubblicazione: 東京, : オーム社, 2012.5
• Edizione: 第2版
• Descrizione fisica: オンライン資料1件
• Soggetto topico: 数理統計学 -- データ処理; 統計 -- データ処理
• Classificazione: 417
• Nota di contenuto: 表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章 データの統計分析とは -- ◇1.1 統計分析のねらい -- ◇1.2 データ表の紹介 -- ◇1.3 質的データと量的データ -- ◇1.4 データの処理と統計分析の流れ -- ◇1.5 SPSSの分析メニューの紹介 -- 第2章 統計分析の準備をする -- ◇2.1 データを入力する -- ○2.1.1 キーボードから直接入力する -- ○2.1.2 ファイルから読み込む -- ◇2.2 変数ビューを使ってデータを整える -- ○2.2.1 変数ビュー：名前 -- ○2.2.2 変数ビュー：型 -- ○2.2.3 変数ビュー：幅・小数桁数 -- ○2.2.4 変数ビュー：ラベル -- ○2.2.5 変数ビュー：値 -- ○2.2.6 変数ビュー：欠損値 -- ■欠損値の指定のしかた -- ■欠損値が多いときは？ -- ■空欄を欠損値にしない -- ○2.2.7 変数ビュー：列・配置 -- ○2.2.8 変数ビュー：測定 -- ○2.2.9 変数ビュー：役割 -- ◇2.3 ExcelにあるデータをSPSSに移す -- ○2.3.1 コピーと貼り付けを使う -- ○2.3.2 Excelのファイルを開く -- 第3章 データの尺度を確定する -- ◇3.1 尺度とは -- ◇3.2 尺度を分類する -- ○3.2.1 名義尺度 -- ○3.2.2 順序尺度 -- ○3.2.3 間隔尺度 -- ○3.2.4 比尺度 -- ○3.2.5 間隔尺度と比尺度をまとめる -- ◇3.3 尺度を考えるときの注意 -- ○3.3.1 尺度の上下関係 -- ○3.3.2 評定法によるデータの尺度 -- ◇3.4 SPSSに尺度を記録する -- 第4章 記述統計：データをわかりやすく表現する -- ◇4.1 度数分布を描く -- ○4.1.1 棒グラフを描く -- ■SPSSで棒グラフを描く手順 -- ○4.1.2 ヒストグラム（柱状図）を描く -- ■ヒストグラムとは -- ■SPSSでヒストグラムを描く手順 -- ■柱の数をどうするか？ -- ■度数分布で何を検討するか？ -- ◇4.2 代表値を求める -- ○4.2.1 平均値 -- ■平均値とは -- ■SPSSで平均値を求める手順 -- ■平均値を読む -- ○4.2.2 中央値 -- ■中央値とは -- ■SPSSで中央値を求める手順 -- ■中央値を読む -- ○4.2.3 平均値と中央値を比較する -- ◇4.3 散布度を求める -- ○4.3.1 標準偏差と分散 -- ■標準偏差（SD）とは -- ■SPSSで標準偏差を求める手順 -- ■標準偏差を読む -- ○4.3.2 四分位偏差 -- ■四分位偏差とは -- ■SPSSで四分位偏差を求める手順 -- ■四分位偏差を読む -- ◇4.4 箱ひげ図 -- ■SPSSで箱ひげ図を描く手順 -- ■箱ひげ図を読む -- ◇4.5 尖度と歪度 -- ■尖度と歪度とは -- ■SPSSで尖度と歪度を求める手順 -- ■尖度と歪度を読む -- 第5章 データを変換する -- ◇5.1 正規分布とは -- ○5.1.1 正規分布とは -- ○5.1.2 標準正規分布 -- ◇5.2 段階に分ける -- ○5.2.1 3段階に分ける -- ■3段階とは -- ■SPSSで3段階に分ける手順 -- ○5.2.2 5段階に分ける -- ■5段階とは -- ■SPSSで5段階に分ける手順 -- ◇5.3 値を変換する：逆転項目の処理 -- ○5.3.1 逆転項目とは -- ○5.3.2 値を変換して逆転項目を処理する手順 -- ○5.3.3 「変数の計算」ダイアログボックスの活用 -- ◇5.4 標準得点（ｚ得点）と偏差値 -- ○5.4.1 標準得点（ｚ得点） -- ■標準得点とは -- ■標準得点（ｚ得点）をSPSSで求める手順 -- ■標準得点（ｚ得点）の意味と活用 -- ■標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める -- ○5.4.2 偏差値 -- ■偏差値とは -- ■偏差値をSPSSで求める手順 -- 第6章 推測統計：仮説や目的に答える -- ◇6.1 母集団と標本 -- ○6.1.1 母集団と標本の関係 -- ○6.1.2 標本の抽出 -- ○6.1.3 出現確率を求める：母集団の様子がわかっている場合. ; ○6.1.4 期待値を使って母集団と標本の関係を考える -- ◇6.2 検定の考え方 -- ○6.2.1 なぜ検定を行うのか？ -- ○6.2.2 検定の考え方の流れ -- ○6.2.3 帰無仮説と対立仮説 -- ○6.2.4 第I種の誤り・第II種の誤り・効果の大きさ（effect size:ES） -- 第7章 分析方法を選ぶ -- ◇7.1 関係と差 -- ○7.1.1 関係の図と差の図 -- ■関係の図とは -- ■差の図とは -- ○7.1.2 知りたいことを図に書いてみよう -- ◇7.2 分析のタイプから分析の方法を選ぶ -- ○7.2.1 分析タイプの6分類 -- ■分析タイプ0 -- ■分析タイプI -- ■分析タイプII -- ■分析タイプIII -- ■分析タイプIV -- ■分析タイプV -- ■分析タイプVI -- ○7.2.2 分析タイプと分析方法との対応 -- 第8章 関係を分析する -- ◇8.1 関係の分析を分類する -- ◇8.2 間隔・比尺度同士の関係 -- ○8.2.1 ピアソンの積率相関係数（r） -- ■ピアソンの積率相関係数とは -- ■SPSSで相関係数を求める手順 -- ■相関係数の結果を読む -- ○8.2.2 直線回帰（単回帰） -- ■直線回帰とは -- ■SPSSで回帰直線を求める手順 -- ■回帰直線を読む：決定係数とは -- ■決定係数を求める -- ■よいあてはまりかどうか判断する：回帰の分散分析 -- ○8.2.3 偏相関係数と部分相関係数 -- ■偏相関係数と部分相関係数とは -- ■SPSSで偏相関係数を求める手順 -- ◇8.3 順序尺度同士の関係 -- ○8.3.1 順位相関係数 -- ■スピアマンの順位相関係数 -- ■SPSSで順位相関係数を求める手順 -- ◇8.4 名義尺度同士の関係 -- ○8.4.1 χ2検定 -- ■χ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ■残差分析とは -- ○8.4.2 φ係数 -- ■φ係数とは -- ■SPSSでφ係数を求める手順 -- ■φ係数を読む -- ○8.4.3 クラメールの連関係数（V） -- ■クラメールの連関係数とは -- ■SPSSでクラメールの連関係数を求める手順 -- ■クラメールの連関係数を読む -- ○8.4.4 オッズ比（or） -- ■オッズ比とは -- ■SPSSでオッズ比を求める手順 -- 第9章 差を分析する -- ◇9.1 比率の差の分析 -- ○9.1.1 χ2検定：分析タイプ0 -- ■分析タイプ0でのχ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ○9.1.2 コクランのＱ検定：分析タイプI・VI -- ■コクランのＱ検定とは -- ■SPSSでコクランのＱ検定を行う手順 -- ■コクランのＱ検定の結果を読む -- ○9.1.3 χ2検定：分析タイプII・III -- ■分析タイプIIとIIIでのχ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ◇9.2 平均値の差の分析：ｔ検定 -- ○9.2.1 ｔ検定の方法を分類する -- ○9.2.2 ｔ検定（対応なし） -- ■ｔ検定（対応なし）とは -- ■SPSSでｔ検定（対応なし）を行う手順 -- ■ｔ検定（対応なし）の結果を読む -- ■信頼区間とは -- ○9.2.3 ｔ検定（対応あり） -- ■ｔ検定（対応あり）とは -- ■SPSSでｔ検定（対応あり）を行う手順 -- ■ｔ検定（対応あり）の結果を読む -- 第10章 差を分析する：分散分析法 -- ◇10.1 分散分析法とは -- ○10.1.1 分散分析法を使う理由 -- ○10.1.2 方法の分類 -- ■因子（要因）の数 -- ■因子（要因）のタイプ -- ■対応の有無 -- ■セル内データ数 -- ■SPSSで分散分析を実施するときの注意 -- ○10.1.3 分散分析の意味 -- ◇10.2 一元配置（1要因）分散分析（対応なし） -- ■一元配置（1要因）分散分析（対応なし）のデータとは -- ■SPSSで一元配置（1要因）分散分析を行う手順 -- ■一元配置分散分析の結果を読む -- ■多重比較の結果の見方 -- ◇10.3 一元配置（1要因）分散分析（対応あり）. ; ■一元配置分散分析（対応あり）のデータとは -- ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 -- ■一元配置分散分析の結果を読む -- ◇10.4 二元配置分散分析（2要因とも対応なし） -- ■二元配置分散分析（対応なし）のデータとは -- ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 -- ■二元配置分散分析の結果を読む -- ■交互作用とは何か -- ■単純主効果の検定：どこに交互作用があるのか -- ◇10.5 二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり） -- ■二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり）のデータとは -- ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 -- ■二元配置分散分析の結果を読む -- 第11章 中央値の差の分析 -- ◇11.1 中央値の差の分析方法を分類する -- ◇11.2 標本が2つで対応なし：マン・ホイットニーのＵ検定 -- ■マン・ホイットニーのＵ検定とは -- ■SPSSでマン・ホイットニーのＵ検定を行う手順 -- ◇11.3 標本が2つで対応あり：ウィルコクスンの符号付き順位検定 -- ■ウィルコクスンの符号付き順位検定とは -- ■SPSSでウィルコクスンの符号付き順位検定を行う手順 -- ◇11.4 標本が3つ以上で対応なし：クラスカル・ウォリスのH検定 -- ■クラスカル・ウォリスのＨ検定とは -- ■SPSSでクラスカル・ウォリスのＨ検定を行う手順 -- ◇11.5 標本が3つ以上で対応あり：フリードマンの検定 -- ■フリードマンの検定とは -- ■SPSSでフリードマンの検定を行う手順 -- 参考文献・読書案内 -- 索引 -- 奥付.
• Titolo autorizzato: SPSS
• ISBN: 4-274-80170-5
• Formato: Materiale a stampa
• Livello bibliografico: Monografia
• Lingua di pubblicazione: Giapponese
• Record Nr.: 9910148962803321
• Lo trovi qui: Univ. Federico II