| 注：X[2]の[2]は上つき文字 |
| 注：T[b]の[b]は下つき文字 |
| 注：T[c]の[c]は下つき文字 |
| |
| はじめに ⅲ |
| 第1章 統計分析の目的とは 1 |
| 1.1 目的と具体例 1 |
| 1.2 変数の種類、分析法の種類 3 |
| 1.3 分析のこつとは 5 |
| 1.4 良いデータを使うことが重要 6 |
| 1.5 分析対象の母集団を確定する 7 |
| 1.6 相関関係と因果関係 8 |
| 第2章 SPSSの基本操作 11 |
| 2.1 目的 11 |
| 2.2 SPSSの起動と画面の見方 12 |
| 2.3 データの作成と保存 14 |
| 2.3.1 データの新規作成（SPSSへの直接入力） 14 |
| 2.3.2 データの読み込み（1）SPSSデータファイルの読み込み 17 |
| 2.3.3 データの読み込み（2）他のソフトウェアのファイルの利用 18 |
| 2.3.4 データの読み込み（3）テキストファイル形式データの読み込み 18 |
| 2.3.5 データの読み込み（4）SPSSシンタックスによるテキスト形式データの定義 19 |
| 2.4 本格的な分析の前に：データの下準備 23 |
| 2.4.1 度数分布表 23 |
| 2.4.2 欠損値の指定 28 |
| 2.4.3 変数ラベルと値ラベル 31 |
| 2.5 値の変容 35 |
| 2.5.1 値の再割り当て 35 |
| 2.5.2 変数の合成・計算 39 |
| 2.6 SPSSシンタックスの基本的な原則と機能 42 |
| 第3章 統計分析の基礎 49 |
| 3.1 目的 49 |
| 3.2 基礎統計量 50 |
| 3.2.1 度数分布表 50 |
| 3.2.2 量的変数の記述統計量 51 |
| 3.2.3 正規分布の性質と分布に関する基本統計量 55 |
| 3.3 基礎統計量の分析 57 |
| 3.3.1 記述統計量 57 |
| 3.3.2 度数分布表 61 |
| 3.4 結果のまとめ方 69 |
| 3.5 まとめ 70 |
| 第4章 クロス集計、独立I性の検定 71 |
| 4.1 目的と具体例 71 |
| 4.2 クロス表の一般形 72 |
| 4.2.1 観測度数・周辺度数 73 |
| 4.2.2 表側と表頭 73 |
| 4.2.3 セルパーセント 73 |
| 4.3 関連性、統計的独立 74 |
| 4.4 関連係数 75 |
| 4.4.1 ユールQ、Φ係数、オッズ比 75 |
| 4.4.2 X[2]値 78 |
| 4.4.3 コンティンジェンシ－係数、クラメールのV 78 |
| 4.4.4 γ係数 79 |
| 4.4.5 ケンドールのルT[b]、スチュアートのT[c] 80 |
| 4.4.6 相関係数 80 |
| 4.5 独立性の検定 81 |
| 4.5.1 独立性の検定の具体的な手続き 81 |
| 4.5.2 独立性の検定の注意点 82 |
| 4.6 エラボレーション 83 |
| 4.6.1 多重クロス表 83 |
| 4.6.2 擬似関係 84 |
| 4.6.3 媒介効果 85 |
| 4.6.4 その他の効果 86 |
| 4.7 クロス集計と検定の手順 86 |
| 4.7.1 メニューによる方法 86 |
| 4.7.2 シンタックスによる方法 89 |
| 4.8 結果の読み方とまとめ方 91 |
| 4.8.1 結果の読み方 91 |
| 4.8.2 結果のまとめ方 92 |
| 第5章 平均値の差の検定と分散分析 95 |
| 5.1 目的と具体例 95 |
| 5.2 分析法の考え方 96 |
| 5.2.1 2つの集団間の平均値の差の検定：t検定 96 |
| 5.2.2 分散分析の考え方 98 |
| 5.2.3 一元配置の分散分析 99 |
| 5.2.4 二元配置の分散分析 102 |
| 5.3 分析手順 106 |
| 5.3.1 平均値の差の検定 106 |
| 5.3.2 一元配置の分散分析 107 |
| 5.3.3 二元配置の分散分析 108 |
| 5.4 結果のまとめ方と解釈 113 |
| 5.5 分析上の注意点 117 |
| 第6章 単回帰分析 119 |
| 6.1 目的と具体例 119 |
| 6.2 単回帰分析の考え方 121 |
| 6.2.1 単回帰分析の流れ 121 |
| 6.2.2 基本モデル 121 |
| 6.2.3 回帰係数と切片の推定 122 |
| 6.2.4 標準回帰係数 124 |
| 6.2.5 決定係数 125 |
| 6.2.6 決定係数の有意性検定 127 |
| 6.2.7 回帰係数と切片の有意性検定 128 |
| 6.2.8 回帰係数と切片の区間推定 129 |
| 6.3 分析手順 130 |
| 6.3.1 メニューによる方法 130 |
| 6.3.2 シンタックスによる方法 132 |
| 6.3.3 出力結果と解釈 133 |
| 6.4 分析時の注意点 136 |
| 6.4.1 散布図を見て直線関係を確認する 136 |
| 6.4.2 分析前の欠損値処理を忘れすに 136 |
| 6.4.3 外れ値に注意する 136 |
| 6.4.4 質的データの扱いについて 137 |
| 6.4.5 内挿と外挿 138 |
| 6.4.6 決定係数が大きければいいモデルか 139 |
| 第7章 相関と偏相関 141 |
| 7.1 目的と具体例 141 |
| 7.2 相関分析の考え方 143 |
| 7.2.1 散布図 143 |
| 7.2.2 相関係数 143 |
| 7.2.3 相関係数の有意性検定 146 |
| 7.2.4 偏相関係数 147 |
| 7.2.5 順位相関係数 149 |
| 7.3 分析手順 150 |
| 7.3.1 メニューによる方法 150 |
| 7.3.2 シンタックスによる方法 154 |
| 7.3.3 出力結果と解釈 156 |
| 7.4 結果のまとめ方 158 |
| 7.5 分析時の注意点 159 |
| 7.5.1 関係の形状 159 |
| 7.5.2 外れ値の影響 159 |
| 7.5.3 異質なグループを含む場合の相関 159 |
| 7.5.4 相関関係と因果関係 160 |
| 7.5.5 擬似相関の可能性 160 |
| 第8章 重回帰分析 161 |
| 8.1 目的と具体例 161 |
| 8.2 重回帰分析の考え方 164 |
| 8.2.1 重回帰分析の流れ 164 |
| 8.2.2 基本モデル 164 |
| 8.2.3 偏回帰係数と切片の推定 165 |
| 8.2.4 偏回帰係数の解釈 167 |
| 8.2.5 標準偏回帰係数 167 |
| 8.2.6 決定係数 168 |
| 8.2.7 決定係数の有意性検定 169 |
| 8.2.8 偏回帰係数と切片の有意性検定 169 |
| 8.2.9 変数選択 170 |
| 8.3 分析手順 172 |
| 8.3.1 メニューによる方法 172 |
| 8.3.2 シンタックスによる方法 174 |
| 8.3.3 出力結果と解釈 175 |
| 8.4 結果のまとめ万 179 |
| 8.4.1 表のまとめ方 179 |
| 8.4.2 図のまとめ方 180 |
| 8.5 分析時の注意点 181 |
| 8.5.1 分析前に変数の方向を整える 181 |
| 8.5.2 質的変数を説明変数に設定する場合 182 |
| 8.5.3 グループ別に分析する 182 |
| 8.5.4 説明変数間の相関に注意する 183 |
| 8.5.5 決定係数の解釈について 183 |
| 8.5.6 分析結果から因果構造を想定する 184 |
| 8.5.7 モデルの作り方 184 |
| 第9章ダミー変数と回帰診断 187 |
| 9.1 ダミー変数と交互作用 187 |
| 9.1.1 目的と具体例 187 |
| 9.1.2 分析法の考え方 188 |
| 9.1.3 分析手順 192 |
| 9.1.4 結果のまとめ方と解釈 195 |
| 9.2 回帰診断 197 |
| 9.2.1 回帰診断の概要 197 |
| 9.2.2 外れ値の特定と重回帰分析での影響力評価 198 |
| 9.2.3 多重共線性の問題 202 |
| 第10章 パス解析 207 |
| 10.1 目的と具体例 207 |
| 10.1.1 パス（経路）ごとの因果的効果を分析する 207 |
| 10.1.2 パス解析による因果分析 208 |
| 10.1.3 具体例：地位達成モデル 208 |
| 10.1.4 具体例：マクロデータを用いた分析 210 |
| 10.2 分析法の基本的な考え方 210 |
| 10.2.1 構造方程式とパス解析の前提 210 |
| 10.2.2 因果図式の考え方 211 |
| 10.2.3 パス係数の考え方と解法 212 |
| 10.2.4 パス解析の基本定理 214 |
| 10.2.5 残余変数と残余パス係数についての考え方 215 |
| 10.3 分析手順 215 |
| 10.4 結果のまとめ方 217 |
| 10.4.1 パス・ダイアグラムによる結果の表示 217 |
| 10.4.2 経路間比較の方法とその表へのまとめ方 219 |
| 10.5 分析時の注意点 220 |
| 10.5.1 パス係数の解釈 220 |
| 10.5.2 因果順序の設定 220 |
| 10.5.3 準完全逐次モデル、非完全逐次モデル、非逐次モデル 221 |
| 10.5.4 構造方程式モデリングへ 221 |
| 第11章 変数の合成と主成分分析 223 |
| 11.1 目的と具体例 223 |
| 11.2 主成分分析の考え方 224 |
| 11.2.1 最も説明力の高い軸を通す 224 |
| 11.2.2 線型結合による主成分の表現 227 |
| 11.2.3 固有値・固有ベクトル・主成分得点 228 |
| 11.2.4 主成分負荷量と寄与率 229 |
| 11.2.5 主成分をいくつまで求めるか（解の決定） 231 |
| 11.2.6 言頼性係数 232 |
| 11.3 分析手順 233 |
| 11.3.1 メニューによる主成分分析 233 |
| 11.3.2 シンタックスによる主成分分析 235 |
| 11.3.3 主成分分析の出力結果と解釈 237 |
| 11.3.4 シンタックスによる信頼性係数aの算出 240 |
| 11.3.5 信頼性係数aの出力結果と解釈 241 |
| 11.4 結果のまとめ方 242 |
| 11.4.1 表のまとめ方 242 |
| 11.4.2 図のまとめ方 243 |
| 11.5 分析時の注意点 246 |
| 11.5.1 単純に合成するか、重み付けて合成するか 246 |
| 11.5.2 あてはまりは高いほどよいのか 246 |
| 11.5.3 主成分分析における順序尺度変数の使用 247 |
| 11.5.4 主成分分析における軸の回転 247 |
| 第12章 因子分析 249 |
| 12.1 目的と具体例 249 |
| 12.1.1 潜在的な要因の探索 249 |
| 12.1.2 具体例 250 |
| 12.2 因子分析の考え方 253 |
| 12.2.1 因子分析の流れ 253 |
| 12.2.2 因子分析の基本モデル 253 |
| 12.2.3 因子の抽出 255 |
| 12.2.4 因子軸の回転 256 |
| 12.2.5 因子の解釈 259 |
| 12.3 分析手順 260 |
| 12.3.1 メニューによる方法 260 |
| 12.3.2 シンタックスによる方法 263 |
| 12.3.3 出力結果と解釈 265 |
| 12.4 結果のまとめ方 269 |
| 12.5 分析時の注意点 270 |
| 12.5.1 因子の数について 270 |
| 12.5.2 因子の抽出方法について 271 |
| 第13章 クラスター分析 273 |
| 13.1 目的と具体例 273 |
| 13.2 クラスター分析の考え方 276 |
| 13.2.1 階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析 276 |
| 13.2.2 個体間の距離の測定方法 277 |
| 13.2.3 クラスター間の距離の測定方法 278 |
| 13.3 階層的クラスター分析の手順282 |
| 13.3.1 メニューによる方法 282 |
| 13.3.2 シンタックスによる方法 285 |
| 13.3.3 出力結果と解釈 287 |
| 13.4 非階層的クラスター分析の手順 290 |
| 13.4.1 メニューによる方法 290 |
| 13.4.2 シンタックスによる方法 292 |
| 13.4.3 出力結果と解釈 293 |
| 13.5 結果のまとめ方 295 |
| 13.6 分析時の注意点 296 |
| 13.6.1 クラスター数の決め方 296 |
| 13.6.2 変数の標準化 297 |
| 13.6.3 得られたクラスターと他の変数との関係の分析 298 |
| 第14章 ログリニア分析 299 |
| 14.1 目的と具体例 299 |
| 14.1.1 クロス表の多様なモデル分析 299 |
| 14.1.2 具体例：社会移動表分析 300 |
| 14.1.3 具体例：一般的なクロス表の分析 301 |
| 14.2 分析法の基本的な考え方 302 |
| 14.2.1 前提と基礎概念 302 |
| 14.2.2 基本的な考え方：2変数独立モデル 302 |
| 14.2.3 飽和モデル 304 |
| 14.2.4 モデル設定とパラメータの仮定 305 |
| 14.2.5 パラメータ 306 |
| 14.2.6 パラメータと自由度の関係 307 |
| 14.3 多重クロス表のログリニア・モデル 308 |
| 14.3.1 3変数のログリニア・モデル 308 |
| 14.3.2 相互独立モデル 308 |
| 14.3.3 部分的独立モデル 309 |
| 14.3.4 モデルの分類 309 |
| 14.3.5 その他のモデル 311 |
| 14.4 モデル検定の方法 312 |
| 14.4.1 検定統計量 312 |
| 14.4.2 モデルの選択 313 |
| 14.4.3 モデル選択の別の基準 314 |
| 14.4.4 モデルの残差 315 |
| 14.5 SPSSによるログリニア分析 315 |
| 14.5.1 3つのコマンド 315 |
| 14.5.2 メニューによる方法 316 |
| 14.5.3 シンタックスによる方法 320 |
| 14.6 出力結果の解釈とまとめ方 323 |
| 14.6.1 出力結果の解釈 323 |
| 14.6.2 結果のまとめ方 324 |
| 第15章 論文作成法：統計分析の利用法とは 329 |
| 15.1 分析の流れと論文の作り方：どうすれば論文ができるか 329 |
| 15.2 仮説とは何か 330 |
| 15.3 分析結果のまとめ方 332 |
| 15.4 結論の書き方 333 |
| 参考文献 335 |
| 索引 341 |
