| Nota di contenuto |
紙 -- はじめに -- 目次 -- 第Ⅰ 基礎編 -- 第1章 Rと統 学 -- 1.1 Rって何だろう -- 1.2 なぜRを使うのか -- 1.2,1 他のソフトとの比 -- 1.2.2 Rを使ってみよう -- 1.3 Rを導入しよう -- 1.3.1 Rのインストール手 (Windows) -- 1.3.2 Rのインストール手 (Mac OS X) -- 1.4 Rをさわってみよう -- 1.4.1 Rの画 の様子 -- 1.4.2 基本的な操作の概 -- 1.5 Rをもっとさわってみよう -- 1.5.1 Rを使った統 -- 1.5.2 同じことをExcelでやると -- 1.6 Rの使い方のコツ -- 1.6.1 数の値をまとめて扱う -- 1.6.2 外 データファイルを み んでみよう -- 1.6.3 数を作ってみよう -- 1.6.4 他の人の作った 数を利用する -- 1.6.5 パッケージをインストールしてみよう -- 1.6.6 Rcmdrを使ってみる -- 1.7 この本のこれから -- 第2章 1つの変数の 統 -- 2.1 1つの変数の 約 -- 2.2 本書で用いるデータの 明 -- 2.3 変数の種 -- 2.4 データの 的 現 -- 2.5 平均とは -- 2.6 平均以外の代 値 -- 2.7 散布度 -- 2.8 分散、標準偏差とは -- 2.9 分散、標準偏差以外の散布度 -- 2.10 標準化 -- 2.11 偏差値 -- まとめ -- 練習問 -- 第3章 2つの変数の 統 -- 3.1 2つの変数の 係 -- 3.2 散布図 -- 3.3 共分散 -- 3.4 相 係数 -- 3.5 クロス -- 3.6 ファイ係数 -- まとめ -- 練習問 -- 第4章 母 団と標本 -- 4.1 母 団と標本 -- 4.2 推測統 の分 -- 4.3 点推定 -- 4.3.1 点推定の手 -- 4.3.2 推定 と推定値 -- 4.3.3 標本抽出に伴う 差 -- 4.4 推定値がどれくらいあてになるのかを べる方法 -- 4.4.1 標本抽出の方法-単純無作為抽出 -- 4.4.2 確率変数 -- 4.4.3 確率分布 -- 4.4.4 母 団分布 -- 4.4.5 正 分布 -- 4.4.6 正 分布について少し しく -- 4.4.7 正 母 団から単純無作為抽出を う -- 4.5 標本分布 -- 4.5.1 標本分布から何が分かるのか -- 4.5.2 標本分布を「経 的」に求める -- 4.5.3 正 母 団の母平均の推定 -- 4.5.4 標本分布を求める -- 4.5.5 不偏性 -- 4.5.6 標準 差 -- 4.6 標本平均以外の標本分布 -- 4.6.1 標本分散と不偏分散の標本分布 -- 4.6.2 中央値の標本分布 -- まとめ -- 練習問 -- 第5章 統 的仮 検定 -- 5.1 統 的仮 検定の必 性 -- 5.2 統 的仮 検定の手 と用 -- 5.2.1 帰無仮 と対立仮 -- 5.2.2 検定統 -- 5.2.3 有意水準と棄却域 -- 5.2.4 統 的仮 検定の結果の報告 -- 5.2.5 ρ値 -- 5.2.6 第1種の りと第2種の り -- 5.2.7 検定力 -- 5.3 標準正 分布を用いた検定(1つの平均値の検定・母分散σ2が既知) -- 5.4 t分布を用いた検定(1つの平均値の検定・母分散σ2が未知) -- 5.5 相 係数の検定(無相 検定) -- 5.6 独立性の検定(カイニ乗検定) -- 5.7 サンプルサイズの検定結果への影 について -- まとめ -- 練習問 -- 第6章 2つの平均値を比 する -- 6.1 2つの平均値を比 するケース -- 6.2 独立な2群のt検定 -- 6.3 t検定の前提条件 -- 6.3.1 分散の等 性の検定 -- 6.3.2 Welchの検定 -- 6.4 対応のあるt検定 -- まとめ -- 練習問 -- 第7章 分散分析 -- 7.1 一元 置分散分析(対応なし) -- 7.1.1 一元 置分散分析(対応なし)を実 する -- 7.1.2 平方和の分 -- 7.1.3 多 比 (Tukeyの方法) -- 7.2 一元 置分散分析(対応あり) -- 7.2.1 対応がないものと なして分散分析をしてみる.
7.2.2 一元 置分散分析(対応あり)を実 する -- 7.2.3 対応の有無による い -- 7.2.4 平方和の分 と 由度の 算 -- 7.3 二元 置分散分析(対応なし) -- 7.3.1 主効果と交互作用効果 -- 7.3.2 二元 置分散分析(対応なし)を分析する -- 7.3.3 一元 置と なして分散分析をしてみる -- 7.4 二元 置分散分析(2 因とも対応あり) -- 7.5 二元 置分散分析(1 因のみ対応あり) -- まとめ -- 練習問 -- 第Ⅱ 応用編 -- 第8章 ベクトル・ 列の基礎 -- 8.1 スカラーとベクトル -- 8.2 ベクトル -- 8.2.1 ベクトルを作るための 数 -- 8.2.2 ベクトルの基本演算 -- 8.2.3 ベクトルの 素を取り出す -- 8.3 列 -- 8.3.1 列の基本演算 -- 8.3.2 特別な 列 -- 8.3.3 列の 素を取り出す -- 8.3.4 列を使ってデータを扱う(第7章を例として) -- 8.3.5 列の演算(応用) -- 第9章 データフレーム -- 9.1 外 データファイルを み むには -- 9.2 第2章の分析 -- 9.3 第3章の分析 -- 9.4 第5章の分析 -- 9.5 第6章の分析 -- 9.6 第7章の分析 -- 9.7 データフレームについて -- 9.7.1 data.frame 数により、直接データフレームを作成する場合 -- 9.7.2 すでにあるベクトルを合成してデータフレームを作成する場合 -- 9.7.3 すでにある 列をデータフレームに変換する場合 -- 9.7.4 外 データファイルを み んでデータフレームを作る場合 -- 9.7.5 データフレームをデータエディタウィンドウで編 する -- 第10章 外れ値が相 係数に及ぼす影 -- 10.1 問 :動物の体 と の さ -- 10.2 Rで分析してみよう -- 第11章 統 析で分かること・分からないこと -- 11.1 問 :子どものゲーム時 と の -- 11.2 Rで分析してみよう -- 11.2.1 問 (1) -- 11.2.2 問 (2) -- 11.2.3 問 (3) -- 第12章 二 検定 -- 12.1 二 検定とは -- 12.2 問 :北海 日本ハムファイターズと東北楽天ゴールデンイーグルスはどちらが強い? -- 12.2.1 Rで分析してみよう -- 12.3 問 :じゃんけんの結果を予測できるか? -- 12.3.1 Rで分析してみよう -- 第13章 プリ・ポストデザインデータの分析 -- 13.1 プリ・ポストデザイン -- 13.2 Rで分析してみよう -- 13.2.1 ポストテストの値を従属変数、プリテストの値を統制変数(共変 )とした、群の効果に する共分散分析 -- 13.2.2 変化 について、t検定によって群の効果を吟味 -- 第14章 問紙尺度データの処理 -- 14.1 問紙尺度について -- 14.2 Rで分析してみよう -- 14.2.1 パッケージpsyを利用する -- 14.2.2 目の処理 -- 14.2.3 尺度得点の 算 -- 14.2.4 α係数を求める -- 第15章 回帰分析 -- 15.1 回帰分析とは -- 15.2 Rで分析してみよう -- 第16章 因子分析 -- 16.1 因子分析とは -- 16.2 Rで分析してみよう -- 第17章 共分散構 分析 -- 17.1 semパッケージ -- 17.2 semパッケージを利用した共分散構 分析 -- 17.2.1 相 係数 列の入力 -- 17.2.2 測定方程式と構 方程式の -- 17.2.3 共分散構 分析の -- 第18章 人工データの発生 -- 18.1 人工データを使うと -- 18.2 どのような人工データを発生させるか -- 18.3 母 団を指定する -- 18.3.1 1変数の場合 -- 18.3.2 多変 の場合 -- 18.4 特定の統 モデルに基づいたデータの発生 -- 18.4.1 回帰分析モデル -- 18.4.2 因子分析モデル -- 18.5 標本統 を特定の値にする -- 18.5.1 データの平均と標準偏差を特定の値にする -- 18.5.2 データの標本相 係数を任意の値にする.
18.6 再現性のある人工データを発生させる -- 第19章 検定の多 性と第1種の りの確率 -- 19.1 検定の多 性の問 -- 19.2 プログラムの全体的なイメージを える -- 19.3 プログラムの作成 -- 第20章 検定力分析によるサンプルサイズの決定 -- 20.1 検定力 357☆ -- 20.2 検定力を求めるシミュレーション -- 20.2.1 独立な2群のt検定の検定力 -- 20.2.2 対立仮 のもとでの検定統 の標本分布 -- 20.3 検定力分析でサンプルサイズを決める -- 20.3.1 標準の 数を使う -- 20.3.2 pwrパッケージを使う -- 20.3.3 t検定のサンプルサイズを決める -- 20.3.4 cohen.ES 数で効果の大きさの値を求める -- 20.3.5 無相 検定のサンプルサイズを決める -- 20.3.6 独立性の検定(カイニ乗検定)のサンプルサイズを決める -- 20.3.7 一元 置分散分析のサンプルサイズを決める -- 付 A Rの情報源 -- 書籍 -- サイト -- その他 -- 引用文献 -- 付 B 練習問 答 -- 第2章 -- 第3章 -- 第4章 -- 第5章 -- 第6章 -- 第7章 -- 付 C FAQ -- 索引 -- 奥付.
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Rによるやさしい統計学 [[Rニヨルヤサシイトウケイガク]]
