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SAS enterprise guide基本統計編 [[SASenterpriseguideキホントウケイヘン]]
SAS enterprise guide基本統計編 [[SASenterpriseguideキホントウケイヘン]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.3
Descrizione fisica 1 online resource (176 pages)
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80220-5
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- 著者のことば -- 目次 -- 第1章　要約統計量 -- 1.1●分析するデータの説明 -- COLUMN　データと出力形式 -- 1.2●要約統計量についての説明 -- 1.2.1　統計値 -- COLUMN　なぜ、標準偏差をデータ数の平方根で割ると標準誤差になるのか -- 1.2.2　グラフ -- 1.3●EGで行う要約統計量の算出 -- 1.3.1　分析の選択 -- 1.3.2　要約統計量 -- COLUMN　「重み」と加重平均 -- 1.3.3　要約統計量ウィザード -- 1.3.4　EGの出力 -- 第2章　度数分布表の作成 -- 2.1●分析するデータの説明 -- 2.2●度数分布についての説明 -- COLUMN　累積度数を出す場合、出さない場合 -- 2.3●EGの一元度数表 -- 2.4●結果の出力 -- COLUMN　データの特性分析との比較　質的変数の指定について -- 2.5●集計済みデータの場合 -- 2.5.1　データの形式 -- 2.5.2　分析の指定と出力 -- 第3章　グループごとの集計 -- 3.1●グループごとの集計とは -- 3.2●「要約統計量」でのグループごとの集計 -- 3.2.1　「分類変数」の場合 -- COLUMN　統計量を算出するケース数 -- 3.2.2　「グループ分析」の場合 -- 3.2.3　ウィザードの場合 -- 3.3●集計表 -- 3.3.1　「分類変数」の場合 -- 3.3.2　「ページ」の場合 -- 3.3.3　ウィザードの場合 -- 3.4●リストレポートウィザード -- 3.5●一元度数表 -- 第4章　相関分析 -- 4.1●相関係数とは -- 4.2●相関係数の解釈 -- COLUMN　相関係数とr -- 4.3●EGで行う相関分析 -- 4.3.1　使用するデータ -- 4.3.2　相関分析の指定 -- COLUMN　順位相関について -- 4.3.3　相関分析の出力 -- 4.4●散布図行列 -- 4.5●部分変数を指定した場合(偏相関係数の算出) -- 第5章　2群の平均値の差の検定 -- 5.1●検定とは -- COLUMN　標本抽出について -- 5.2●帰無仮説と対立仮説、有意確率と有意水準 -- COLUMN　第1種の過誤と第2種の過誤　その考え方と問題点 -- 5.3●EGで行うt検定 -- 5.3.1　分析するデータの説明 -- 5.3.2　EGで行うt検定の実際 -- 5.3.3　t検定の結果出力 -- 5.4●EGでできる検定の種類と目的 -- 第6章　分割表分析とχ2乗検定 -- 6.1●分割表 -- 6.2●χ2乗検定 -- COLUMN　データ数と検定結果について -- 6.3●EGで行う分割表分析とχ2乗検定 -- 6.3.1　分析するデータの説明 -- 6.3.2　EGで行う分割表分析とχ2乗検定の実際 -- COLUMN　Fisherの正確検定について -- 6.3.3　分割表とχ2乗検定の結果出力 -- 6.4●分割表分析のχ2乗検定以外の検定 -- 6.4.1　オッズ比・リスク比 -- COLUMN　2×2表におけるオッズ比、リスク差、リスク比の考え方 -- 6.4.2　対応のある分割表の検定 -- 6.4.3　順序尺度の分割表の検定 -- 第7章　EGの「タスク」メニュー -- 7.1●はじめに -- 7.2●タスクギャラリ -- 7.3●データ -- 7.3.1　フィルタと並べ替え -- 7.3.2　クエリビルダ -- 7.3.3　テーブルの追加・データの並べ替え -- COLUMN　「フィルタと並べ替え」、「クエリビルダ」の「フィルタデータ」と「データの並べ替え」、「テーブルの追加」と「データの並べ替え」の使い分け -- 7.3.4　出力形式の作成・データセットから出力形式を作成 -- 7.3.5　データセットの属性・データの比較 -- 7.3.6　データセットと出力形式の削除・サーバーへのデータファイルのアップロード・PCへのデータファイルのダウンロード -- 7.4●記述統計 -- 7.4.1　リスト -- 7.4.2　分布 -- 7.4.3　分割表分析 -- 7.5●グラフ -- 7.6●各種解析 -- 7.6.1　分散分析 -- 7.6.2　回帰分析 -- 7.6.3　多変量解析 -- 7.6.4　生存時間分析.
7.6.5　工程能力分析・管理図・パレート図 -- 7.6.6　時系列分析 -- 7.6.7　データマイニング -- 7.7●その他の機能 -- 第8章　EGの基本と環境設定 -- 8.1●プロジェクトツリーとリソースペイン -- 8.1.1　プロジェクトツリー -- 8.1.2　リソースペイン -- 8.2●ワークスペース -- 8.2.1　プロセスフロー -- 8.2.2　データテーブル -- 8.2.3　アウトプットノード -- 8.2.4　プロジェクトログ・ログの要約・タスクステータス -- 8.3●EGが使用するサーバーとライブラリ -- 8.3.1　サーバーとローカルサーバー -- 8.3.2　サーバーのライブラリ -- 8.3.3　WORKライブラリとプロジェクト保存時のメッセージ -- 8.4●作成したデータの保存 -- 8.4.1　作成したデータの保存方法 -- 8.4.2　データ形式の変換 -- 8.5●結果出力のエクスポート -- 8.6●プロジェクト -- COLUMN　プロジェクトの注意点 -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910149149803321
東京, : オーム社, 2014.3
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SAS enterprise guide多変量解析編 [[SASenterpriseguideタヘンリョウカイセキヘン]]
SAS enterprise guide多変量解析編 [[SASenterpriseguideタヘンリョウカイセキヘン]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.7
Descrizione fisica 1 online resource (208 pages)
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80209-4
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- 著者のことば -- 目次 -- 第1章　線形回帰分析(重回帰分析) -- 1.1●線形回帰分析とは -- COLUMN　線形回帰か線型回帰か -- 1.2●回帰分析をするためのデータの把握 -- COLUMN　回帰直線の考え方 -- 1.3●説明変数の選択と変数選択モデル -- 1.4●EGで行う線形回帰分析 -- 1.4.1　今回使用するデータ -- 1.4.2　分析の指定 -- 1.4.3　結果の出力 -- COLUMN　ステップワイズの途中経過 -- 1.5●説明変数に名義尺度がある場合　ダミー変数の利用 -- 1.5.1　ダミー変数の考え方 -- 1.5.2　ダミー変数と多重共線性 -- COLUMN　線形回帰分析を実行する場合の注意点 -- 第2章　一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析 -- 2.1●検定の考え方 -- 2.2●分散分析と多重比較 -- COLUMN　古い手法が統計ソフトウェアにある理由 -- 2.3●EGで行う一元配置分散分析 -- 2.4●EGで行う一元配置分散分析の出力 -- COLUMN　ケース数が多いと有意差が出やすくなるカラクリ -- COLUMN　分散分析と多重比較の関係 -- 2.5●ノンパラメトリックな一元配置分散分析の考え方 -- 2.6●EGで行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の実際 -- 2.7●EGで行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の出力 -- 2.8●ノンパラメトリックな一元配置分散分析と多重比較 -- 第3章　二元配置分散分析(線形モデル) -- 3.1●二元配置分散分析の考え方 -- 3.2●EGの二元配置分散分析メニュー -- 3.3●EGで行う二元配置分散分析(線形モデル) -- 3.3.1　今回使用するデータ -- 3.3.2　EGで行う二元配置分散分析(線形モデル)の実際 -- 3.4●EGで行う二元配置分散分析(線形モデル)の出力 -- COLUMN　多重比較について -- 3.5●混合モデルの場合 -- 第4章　主成分分析 -- 4.1●主成分分析とは -- 4.2●主成分分析と因子分析の違い -- 4.3●EGで行う主成分分析 -- 4.3.1　今回使用するデータ -- 4.3.2　EGで行う主成分分析の実際 -- 4.3.3　EGで行う主成分分析の出力 -- COLUMN　データと「めんたいこ」の表記について -- COLUMN　比率データとそのままのデータ -- 第5章　因子分析 -- 5.1●因子分析とは -- 5.2●因子抽出法 -- 5.3●因子軸の回転 -- COLUMN　斜交回転はなぜポピュラーでないのか -- 5.4●EGで行う因子分析 -- 5.4.1　今回使用するデータ -- COLUMN　因子分析とアンケートデータ -- 5.4.2　EGで行う因子分析の実際 -- 5.4.3　EGで行う因子分析の出力 -- 5.4.4　因子軸の回転と因子負荷量 -- 5.5●比較のために他の抽出法も実行してみる -- COLUMN　因子分析の考え方 -- 第6章　判別分析 -- 6.1●判別分析とは -- 6.2●EGで行う判別分析 -- 6.2.1　今回使用するデータ -- 6.2.2　EGで行う判別分析の実際 -- 6.2.3　EGで行う判別分析の出力 -- COLUMN　SASやEG以外の判別分析との比較 -- 6.3●変数の影響の比較 -- 6.3.1　変数の大きさと標準化 -- 6.3.2　標準化の実際 -- 6.3.3　標準化したデータでの分析と出力 -- COLUMN　「既存の変数を置き換える」の利点 -- 6.4●他のデータへの適用 -- COLUMN　判別分析と数量化II類 -- 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とは -- 7.2●判別分析とロジスティック回帰分析の違い -- 7.3●EGで行うロジスティック回帰分析 -- 7.3.1　今回使用するデータ -- 7.3.2　分析の指定 -- 7.3.3　結果の出力 -- COLUMN　ロジスティック回帰分析の式 -- 7.3.4　変数選択を実施した場合 -- 7.4●他のデータへの適用 -- 第8章　クラスター分析 -- 8.1●クラスター分析とは -- 8.2●データ間の距離 -- 8.3●EGで行うクラスター分析.
8.3.1　今回使用するデータ -- 8.3.2　分析の指定 -- COLUMN　コマンドで選択できるクラスター手法 -- 8.3.3　結果の出力 -- COLUMN　エラーメッセージについて -- 8.3.4　クラスター手法を変更することによる比較 -- 8.4●クラスター情報を利用した分析 -- 8.5●標準化データの利用 -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910149150403321
東京, : オーム社, 2014.7
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SASによる統計分析 [[SASニヨルトウケイブンセキ]]
SASによる統計分析 [[SASニヨルトウケイブンセキ]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2008.5
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
ISBN 4-274-80121-7
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- はじめに -- 本書の使い方 -- 操作説明編 -- 解析編 -- 目次 -- 第1章　SAS Enterprise Guideをはじめて使う -- 1.1　SAS EGを起動して実際に体験する -- 1.1.1　起動 -- 1.1.2　データの選択 -- 1.1.3　分析の実行 -- 1.1.4　ウィザードから分析を実行する -- 1.1.5　メニューから分析を実行する -- 1.1.6　出力 -- 1.1.7　続けて分析を実行する -- 1.1.8　データの追加と分析 -- 1.1.9　プロジェクトの保存 -- 1.1.10　SAS EGの終了 -- 第2章　SAS Enterprise Guideの基本事項 -- 2.1　起動時の説明 -- 2.1.1　はじめてSAS Enterprise Guideを起動する -- 2.1.2　ウェルカムウィンドウについて -- 2.1.3　ウェルカムウィンドウの表示・非表示 -- 2.2　プロジェクトについて -- 2.2.1　新規プロジェクトの作成 -- 2.2.2　プロセスフローについて -- 2.3　データの新規作成と保存 -- 2.3.1　新規データの作成・変数の設定 -- 2.3.2　データファイルのエクスポートとプロセスフロー上のデータの置き換え -- 2.3.3　データの入力　読み取り専用モードと更新モード -- 2.4　他ソフト形式データの読み込み -- 2.4.1　データ読み込みの方法（Excelの場合） -- 2.5　データの追加、結合とフィルタリング -- 2.5.1　ケースの結合（追加） -- 2.5.2　変数の結合（クエリビルダの使用） -- 2.5.3　クエリビルダを利用したデータのフィルタリング -- 2.6　出力の書式と保存 -- 2.6.1　出力形式 -- 2.6.2　HTML出力の詳細設定 -- 2.6.3　出力の保存 -- 2.7　プロジェクトの保存 -- 第3章　要約統計量の算出 -- 3.1　標準的な要約統計量の算出 -- 3.1.1　データの形式 -- 3.1.2　変数の指定 -- 3.1.3　統計量と結果の指定 -- 3.1.4　タイトルの指定 -- 3.1.5　結果の出力 -- 3.1.6　グラフの出力（ヒストグラム） -- 3.1.7　グラフの出力（箱ひげ図） -- 3.1.8　［要約統計量］メニューを使った統計量の算出 -- 3.2　集計済みデータの場合 -- 3.2.1　データの形式 -- 3.2.2　変数の指定 -- 3.2.3　結果の出力 -- 3.2.4　［要約統計量］メニューを使った統計量の算出 -- 3.3　重み付きデータの場合 -- 3.3.1　データの形式 -- 3.3.2　変数の指定 -- 3.3.3　結果の出力 -- 3.3.4　［要約統計量］メニューを使った統計量の算出 -- 3.4　グループ別の要約統計量 -- 3.4.1　データの形式 -- 3.4.2　変数の指定 -- 3.4.3　分類変数に指定した場合の出力 -- 3.4.4　グループ変数に指定した場合の出力 -- 3.4.5　［要約統計量］メニューを使った統計量の算出 -- 3.4.6　［要約統計量］メニューで分類変数に指定する場合 -- 3.4.7　［要約統計量］メニューでグループ分析に指定する場合 -- 第4章　度数分布表の作成 -- 4.1　標準的な度数分布表の作成 -- 4.1.1　データの形式 -- 4.1.2　変数の指定 -- 4.1.3　統計量の指定 -- 4.1.4　グラフ（省略可能） -- 4.1.5　結果の指定（省略可能） -- 4.1.6　タイトルの指定（省略可能） -- 4.1.7　結果の出力 -- 4.2　集計済みデータの場合 -- 4.2.1　データの形式 -- 4.2.2　変数の指定 -- 4.3　グループ別度数分布表の作成 -- 4.3.1　データの形式 -- 4.3.2　変数の指定 -- 4.3.3　結果の出力 -- 4.4　集計済みデータでグループ別度数分布表を作成する場合 -- 4.4.1　データの形式 -- 4.4.2　変数の指定 -- 第5章　質的データの検定 -- 5.1　データのパターン -- 5.2　クロス集計表が2×2になる場合（そのままのデータの場合） -- 5.2.1　データの形式 -- 5.2.2　変数の指定.
5.2.3　クロス表に表示する統計量の指定 -- 5.2.4　検定の指定 -- 5.2.5　結果の指定（省略可能） -- 5.2.6　タイトルの指定（省略可能） -- 5.2.7　結果の出力 -- 5.3　クロス集計表が2×2になる場合（集計済みのデータの場合） -- 5.3.1　データの形式 -- 5.3.2　変数の指定 -- 5.3.3　結果の出力 -- 5.4　クロス集計表がm×nになる場合（そのままのデータの場合） -- 5.4.1　データの形式 -- 5.4.2　変数の指定 -- 5.4.3　結果の出力 -- 5.5　クロス表がm×nになる場合（集計済みのデータの場合） -- 5.5.1　データの形式 -- 5.5.2　変数の指定 -- 5.5.3　結果の出力 -- 5.6　データが少ない場合 -- 5.6.1　クロス集計表が2×2になる場合 -- 5.6.2　クロス集計表がm×nになる場合 -- 5.7　繰り返しのある（対応のある）データでクロス集計表が2×2になる場合（そのままのデータの場合） -- 5.7.1　データの形式 -- 5.7.2　変数の指定 -- 5.7.3　クロス表に表示する統計量の指定 -- 5.7.4　検定の指定 -- 5.7.5　結果の出力 -- 5.8　繰り返しのある（対応のある）データでクロス集計表が2×2になる場合（集計済みデータの場合） -- 5.8.1　データの形式 -- 5.8.2　変数の指定 -- 5.9　繰り返しのある（対応のある）データでクロス集計表がm×mになる場合（そのままのデータの場合） -- 5.9.1　データの形式 -- 5.9.2　変数の指定 -- 5.9.3　クロス表に表示する統計量の指定 -- 5.9.4　検定の指定 -- 5.9.5　結果の出力 -- 5.10　繰り返しのある（対応のある）データでクロス集計表がm×mになる場合（集計済みデータの場合） -- 5.10.1　データの形式 -- 5.10.2　変数の指定 -- 第6章　量的データの検定 -- 6.1　データのパターン -- 6.2　グループのカテゴリが2つ（2群）の場合→t検定 -- 6.2.1　データの形式 -- 6.2.2　t検定の種類の指定 -- 6.2.3　変数の指定 -- 6.2.4　分析の指定（省略可能） -- 6.2.5　グラフの指定（省略可能） -- 6.2.6　タイトルの指定（省略可能） -- 6.2.7　結果の出力 -- 6.3　グループのカテゴリが3つ以上（3群以上）の場合→一元配置分散分析 -- 6.3.1　データの形式 -- 6.3.2　変数の指定 -- 6.3.3　検定の指定 -- 6.3.4　多重比較の指定 -- 6.3.5　統計量の指定（省略可能） -- 6.3.6　グラフの指定（省略可能） -- 6.3.7　結果の指定（省略可能） -- 6.3.8　タイトルの指定（省略可能） -- 6.3.9　結果の出力（分散分析表の出力） -- 6.3.10　結果の出力（等分散性の検定とWelchの検定） -- 6.3.11　結果の出力（多重比較） -- 6.4　データの分布が偏っている・データ数が少ない場合→ノンパラメトリックな一元配置分散分析 -- 6.4.1　データの形式 -- 6.4.2　変数の指定 -- 6.4.3　分析の指定 -- 6.4.4　正確なp値の指定（省略可能） -- 6.4.5　結果の指定（省略可能） -- 6.4.6　タイトルの指定（省略可能） -- 6.4.7　結果の出力（2群の場合） -- 6.4.8　結果の出力（3群以上の場合） -- 6.5　繰り返し（対応）のある2変数の場合→対応のあるt検定 -- 6.5.1　データの形式 -- 6.5.2　t検定の種類の指定 -- 6.5.3　変数の指定 -- 6.5.4　結果の出力 -- 6.6　グループ別のt検定・分散分析 -- 6.6.1　グループ別のt検定の場合 -- 6.6.2　グループ別の一元配置分散分析の場合 -- 6.6.3　ノンパラメトリックな一元配置分散分析の場合 -- 6.6.4　グループ別の繰り返しのあるt検定の場合 -- 6.7　2つの要因で比較したい→二元配置分散分析 -- 6.7.1　変数の指定 -- 6.7.2　モデルの定義 -- 6.7.3　モデルオプションと詳細指定（省略可能）.
6.7.4　Post-Hoc検定：最小二乗平均（多重比較の指定） -- 6.7.5　グラフの指定（省略可能） -- 6.7.6　予測値の指定（省略可能） -- 6.7.7　タイトルの指定（省略可能） -- 6.7.8　結果の出力 -- 6.8　正規性の検定 -- 6.8.1　データの形式 -- 6.8.2　変数の指定 -- 6.8.3　分布の指定（省略可能） -- 6.8.4　グラフの指定（省略可能） -- 6.8.5　テーブルの指定 -- 6.8.6　タイトルの指定（省略可能） -- 6.8.7　結果の出力 -- 第7章　相関 -- 7.1　標準的な相関係数の算出 -- 7.1.1　データの形式 -- 7.1.2　変数の指定 -- 7.1.3　相関係数のオプション指定 -- 7.1.4　結果の指定 -- 7.1.5　タイトルの指定（省略可能） -- 7.1.6　結果の出力 -- 7.1.7　相関行列と散布図の見方と相関係数の考え方 -- 7.2　偏相関係数の算出 -- 7.2.1　偏相関係数 -- 7.2.2　変数の指定 -- 7.2.3　結果の出力 -- 7.3　順位相関係数の算出 -- 7.3.1　データの形式 -- 7.3.2　変数の指定 -- 7.3.3　相関係数のオプション指定 -- 7.3.4　結果の出力 -- 7.3.5　順位相関の場合の偏相関係数 -- 7.4　集計済みデータの相関係数の算出 -- 7.4.1　データの形式 -- 7.4.2　変数の指定 -- 7.4.3　相関係数のオプション指定 -- 7.4.4　集計済みデータの偏相関係数 -- 7.5　グループ別の相関係数の算出 -- 7.5.1　データの形式 -- 7.5.2　変数の指定 -- 7.5.3　結果の出力 -- 第8章　重回帰分析 -- 8.1　線形回帰 -- 8.2　一般的な重回帰分析 -- 8.2.1　データの形式 -- 8.2.2　変数の指定 -- 8.2.3　モデルの指定 -- 8.2.4　統計量の指定 -- 8.2.5　グラフの指定（省略可能） -- 8.2.6　予測値出力の指定（省略可能） -- 8.2.7　タイトルの指定（省略可能） -- 8.2.8　結果の出力 -- 8.3　変数選択をする場合（ステップワイズ法を例に） -- 8.3.1　変数選択の指定方法 -- 8.3.2　ステップワイズ法を選択した場合の出力 -- 8.4　説明変数に質的データがある場合 -- 8.4.1　データの形式 -- 8.4.2　ダミー変数の考え方 -- 8.4.3　変数の指定 -- 8.4.4　結果の出力 -- 8.4.5　ダミー変数の元のカテゴリが3以上の場合 -- 8.5　グループ別の重回帰分析 -- 8.5.1　データの形式 -- 8.5.2　変数の指定 -- 8.5.3　結果の出力 -- 8.6　重回帰分析を実行する場合の注意点 -- 8.6.1　説明変数に投入する変数の意味を考える -- 8.6.2　多重共線性 -- 8.6.3　因果関係を説明することにはならない -- 第9章　グラフの作成 -- 9.1　［グラフ］メニュー -- 9.2　グラフ作成の基本（棒グラフの作成を例に） -- 9.2.1　データの形式とグラフの種類 -- 9.2.2　変数の指定 -- 9.2.3　表示方法の指定 -- 9.2.4　タイトルとフッターの指定 -- 9.2.5　グラフの出力 -- 9.2.6　グラフの編集メニュー -- 9.2.7　［棒グラフ］メニューを使った棒グラフの作成 -- 9.3　円グラフの作成 -- 9.3.1　データの形式 -- 9.3.2　変数の指定 -- 9.3.3　表示方法の指定 -- 9.3.4　タイトルとフッターの指定 -- 9.3.5　グラフの出力 -- 9.3.6　［円グラフ］メニューを使った円グラフの作成 -- 9.4　散布図の作成 -- 9.4.1　データの形式 -- 9.4.2　変数の指定 -- 9.4.3　表示の指定（省略可能） -- 9.4.4　グラフの出力 -- 9.4.5　回帰直線の当てはめ -- 9.4.6　3変数の散布図 -- 9.5　集計済みデータでのグラフの作成 -- 9.5.1　データの形式 -- 9.5.2　変数の指定 -- 9.5.3　グラフの出力 -- 付録 -- 付録A　ストアドプロセス（Stored Process）.
付録B　Metadata Serverを使った環境設定について -- あとがき -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910148976103321
東京, : オーム社, 2008.5
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SPSSによるやさしいアンケート分析 / / 小木曽道夫著
SPSSによるやさしいアンケート分析 / / 小木曽道夫著
Edizione [第2版]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2012.5
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
ISBN 4-274-80169-1
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章　SPSSとはどんなソフトウェアなのか -- ◇1.1　はじめに -- ◇1.2　 動時のダイアログ・ボックス -- ◇1.3　 データ　エディタ ウィンドゥ -- ○1.3.1　SPSSデータファイルを く・保存する -- ○1.3.2　サンプル・データと データエディタ ウィンドゥの構 -- ◇1.4　 データ　ビュー -- ◇1.5　 変数　ビュー と変数名 -- ◇1.6　 ビューア ウィンドゥ -- ◇1.7　 シンタックス ウィンドゥ -- 第2章　SPSSを使うための準備 -- ◇2.1　Excelなどの み み方 -- ○2.1.1　Excelのワークシートの -- ○2.1.2　Excelの み み -- ◇2.2　テキスト・ファイルの み み方 -- ○2.2.1　 由書式のテキスト・ファイルの み み方 -- ○2.2.2　固定書式のテキスト・ファイルの み み方 -- ◇2.3　欠損値の扱い方 MISSING VALUES -- ○2.3.1　変数ビューでのユーザー欠損値の定義方法 -- ○2.3.2　シンタックス・エディタでのユーザー欠損値の定義方法 -- ◇2.4　楽に作 するためのコツ VARIABLE LABELS VALUE LABELS -- ○2.4.1　変数ビューでのラベルの指定方法 -- ○2.4.2　シンタックス・エディタでのラベルの指定方法 -- ◇2.5　分析方法の び方 -- ○2.5.1　 的変数と 的変数 -- ○2.5.2　独立変数と従属変数 -- ○2.5.3　1変数の -- ○2.5.4　2変数の 係の分析 -- ○2.5.5　独立変数と従属変数との区別がない多変 析 -- ○2.5.6　独立変数と従属変数との区別がある多変 析 -- 第3章　度数分布 FREQUENCIES -- ◇3.1　度数分布とは -- ◇3.2　SPSSの操作方法 -- ◇3.3　度数分布の出力例と結果の 方 -- ○3.3.1　 的変数の度数分布の出力例 -- ○3.3.2　 的変数の度数分布の出力例 -- ◇3.4　値の再割り当て RECODE -- ◇3.5　度数分布の作 のコツ -- 第4章　多 回答 MULT RESPONSE -- ◇4.1　多 回答の種 とSPSSの操作方法 -- ○4.1.1　多 回答の種 -- ○4.1.2　 数二値方式の無回答 COUNT -- ○4.1.3　多 回答グループの定義 -- ○4.1.4　多 回答グループの度数分布 -- ◇4.2　多 回答の出力例と結果の 方 -- ◇4.3　多 回答の作 のコツ -- 第5章　 統 DESCRIPTIVES -- ◇5.1　SPSSの操作方法 -- ◇5.2　 統 の出力例 -- ◇5.3　 統 の作 のコツ -- ◇5.4　 統 の結果の 方 -- ○5.4.1　中心傾向を示す代 値 -- ○5.4.2　散らばりを示す散布度 -- 第6章　クロス CROSSTABS -- ◇6.1　SPSSの操作方法とクロス の出力例 -- ○6.1.1　クロス のSPSSの操作方法 -- ○6.1.2　クロス の出力 -- ◇6.2　χ二乗値検定の操作方法と結果の 方 -- ○6.2.1　χ二乗値検定のSPSSの操作方法 -- ○6.2.2　χ二乗値検定の結果の 方 -- ◇6.3　三 クロス -- ◇6.4　クロス の作 のコツ -- 第7章　グループの平均と一元 置分散分析 MEANS とt検定 T-TEST -- ◇7.1　SPSSの操作方法と出力例 -- ◇7.2　一元 置分散分析 -- ◇7.3　t検定 -- ◇7.4　グループの平均の作 のコツ -- 第8章　相 分析 CORRELATIONS -- ◇8.1　SPSSの操作方法 -- ◇8.2　相 分析の出力例と結果の 方 -- ◇8.3　相 列の作 のコツ -- ○8.3.1　2変 の相 分析の出力のコピー り付け -- ○8.3.2　因子分析の 統 の出力のコピー り付け -- ◇8.4　偏相 分析 PARTIAL CORR -- 第9章　尺度構成と因子分析 FACTOR -- ◇9.1　尺度構成と因子分析 -- ◇9.2　因子分析 FACTOR のSPSSの操作方法 -- ◇9.3　因子分析の出力例と結果の 方.
◇9.4　因子分析の作 のコツ -- ◇9.5　因子得点と加算尺度 -- ○9.5.1　因子得点の算出 -- ○9.5.2　加算尺度の算出 COMPUTE -- ◇9.6　信 性係数 RELIABILITY -- 第10章　回帰分析 REGRESSION -- ◇10.1　因果分析と回帰分析 -- ◇10.2　回帰分析のSPSSの操作方法 -- ◇10.3　回帰分析の出力例と結果の 方 -- ○10.3.1　回帰式全体についての統 -- ○10.3.2　個々の独立変数についての統 -- ◇10.4　回帰分析の作 のコツ -- ○10.4.1　強制投入法による回帰分析の作 のコツ -- ○10.4.2　ステップワイズによる回帰分析の作 のコツ -- 第11章　判別分析 DISCRIMINANT -- ◇11.1　判別分析の用 と え方 -- ◇11.2　判別分析のSPSSの操作方法 -- ◇11.3　判別分析の出力例と結果の 方 -- ◇11.4　判別分析の作 のコツ -- 第12章　グラフ GRAPH -- ◇12.1　グラフのSPSSの操作方法 -- ◇12.2　Excelを使用してグラフを作図する方法 -- 付 -- ◇付 　出力の使い方 -- ■ピボットテーブルエディタ -- ■SPSSの出力のコピー り付け -- ■ ビューア ウィンドゥの新 作成 -- ■ ビューア ウィンドゥの保存 -- ■互換性が い書式でのエクスポート -- ◇付 　シンタックスの使い方 -- ■ シンタックス ウィンドゥの新 作成と く -- ■ シンタックス ウィンドゥの書式 -- ■ダイアログ・ボックスからの り付け -- ■ シンタックス ウィンドゥの実 -- ■ シンタックス ウィンドゥの保存 -- ◇付 　用 -- ▼参 文献・ 書案内 -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti SPSSによるやさしいアンケート分析
Record Nr. UNINA-9910148962903321
東京, : オーム社, 2012.5
Materiale a stampa
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SPSSによるやさしい統計学 / / 岸学著
SPSSによるやさしい統計学 / / 岸学著
Edizione [第2版]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2012.5
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
ISBN 4-274-80170-5
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
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.
Record Nr. UNINA-9910148962803321
東京, : オーム社, 2012.5
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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]]
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]]
Pubbl/distr/stampa 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
ISBN 4-274-80212-4
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
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
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東京, : オーム社, 2014.5
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Statistical data analytics : foundations for data mining, informatics, and knowledge discovery, Solutions manual / / Walter W. Piegorsch
Statistical data analytics : foundations for data mining, informatics, and knowledge discovery, Solutions manual / / Walter W. Piegorsch
Autore Piegorsch Walter W.
Pubbl/distr/stampa Chichester, England : , : Wiley, , 2016
Descrizione fisica 1 online resource
Disciplina 006.3/12
Collana Solutions Manual
Soggetto topico Data mining - Mathematics
Mathematical statistics
ISBN 1-119-04364-6
1-119-03066-8
1-119-04357-3
1-119-04363-8
Classificazione 417
519.5
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Nota di contenuto Cover -- Title Page -- Copyright -- Contents -- Preface -- Chapter 1 Data analytics and data mining -- Chapter 2 Basic probability and statistical distributions -- Chapter 3 Data manipulation -- Chapter 4 Data visualization and statistical graphics -- Chapter 5 Statistical inference -- Chapter 6 Techniques for supervised learning: simple linear regression -- Chapter 7 Techniques for supervised learning: multiple linear regression -- Chapter 8 Supervised learning: generalized linear models -- Chapter 9 Supervised learning: classification -- Chapter 10 Techniques for unsupervised learning: dimension reduction -- Chapter 11 Techniques for unsupervised learning: clustering and association -- References -- EULA.
Record Nr. UNINA-9910794779203321
Piegorsch Walter W.  
Chichester, England : , : Wiley, , 2016
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Statistical data analytics : foundations for data mining, informatics, and knowledge discovery, Solutions manual / / Walter W. Piegorsch
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Mathematical statistics
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Piegorsch Walter W.  
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Statistics with JMP : hypothesis tests, ANOVA, and regression / / Peter Goos, David Meintrup
Statistics with JMP : hypothesis tests, ANOVA, and regression / / Peter Goos, David Meintrup
Autore Goos Peter
Pubbl/distr/stampa Chichester, West Sussex : , : John Wiley & Sons, Incorporated, , 2016
Descrizione fisica 1 online resource (734 pages) : illustrations (some color)
Disciplina 519.50285/53
Soggetto topico Mathematical statistics - Data processing
Probabilities - Data processing
Regression analysis
ISBN 1-119-09704-5
Classificazione 417
519.50285/53
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNINA-9910795945403321
Goos Peter  
Chichester, West Sussex : , : John Wiley & Sons, Incorporated, , 2016
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Statistics with JMP : hypothesis tests, ANOVA, and regression / / Peter Goos, David Meintrup
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Autore Goos Peter
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Disciplina 519.50285/53
Soggetto topico Mathematical statistics - Data processing
Probabilities - Data processing
Regression analysis
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