| 第1章 データの統計分析とは |
| ◇1.1 統計分析のねらい 1 |
| ◇1.2 データ表の紹介 2 |
| ◇1.3 質的データと量的データ 4 |
| ◇1.4 データの処理と統計分析の流れ 5 |
| ◇1.5 SPSSの分析メニューの紹介 6 |
| 第2章 統計分析の準備をする |
| ◇2.1 データを入力する 11 |
| ○2.1.1 キーボードから直接入力する 11 |
| ○2.1.2 ファイルから読み込む 13 |
| ◇2.2 変数ビューを使ってデータを整える 13 |
| ○2.2.1 変数ビュー：名前 14 |
| ○2.2.2 変数ビュー：型 14 |
| ○2.2.3 変数ビュー：幅・小数桁数 15 |
| ○2.2.4 変数ビュー：ラベル 15 |
| ○2.2.5 変数ビュー：値 15 |
| ○2.2.6 変数ビュー：欠損値 15 |
| ■欠損値の指定のしかた 15 |
| ■欠損値が多いときは? 16 |
| ○2.2.7 変数ビュー：列・配置 16 |
| ○2.2.8 変数ビュー：測定 16 |
| ◇2.3 ExcelにあるデータをSPSSに移す 17 |
| ○2.3.1 コピーと貼り付けを使う 17 |
| ○2.3.2 クエリー機能を使う 19 |
| 第3章 データの尺度を確定する |
| ◇3.1 尺度とは 23 |
| ◇3.2 尺度を分類する 24 |
| ○3.2.1 名義尺度 25 |
| ○3.2.2 順序尺度 25 |
| ○3.2.3 間隔尺度 25 |
| ○3.2.4 比尺度 26 |
| ○3.2.5 間隔尺度と比尺度をまとめる 26 |
| ◇3.3 尺度を考えるときの注意 27 |
| ○3.3.1 尺度の上下関係 27 |
| ○3.3.2 評定法によるデータの尺度 27 |
| ◇3.4 SPSSに尺度を記入する 28 |
| 第4章 記述統計：データを分かりやすく表現する |
| ◇4.1 度数分布を描く 29 |
| ○4.1.1 棒グラフを描く方法 30 |
| ■SPSSで棒グラフを描く手順 30 |
| ○4.1.2 ヒストグラム（柱状図）を描く 33 |
| ■ヒストグラムとは 33 |
| ■SPSSでヒストグラムを描く手順 34 |
| ■柱の数をどうするか? 39 |
| ■度数分布で何を検討するか? 39 |
| ◇4.2 代表値を求める 40 |
| ○4.2.1 平均値 40 |
| ■平均値とは 40 |
| ■SPSSで平均値を求める手順 40 |
| ■平均値を読む 42 |
| ○4.2.2 中央値 42 |
| ■中央値とは 42 |
| ■SPSSで中央値を求める手順 42 |
| ■中央値を読む 44 |
| ○4.2.3 平均値と中央値を比較する 44 |
| ◇4.3 散布度を求める 45 |
| ○4.3.1 標準偏差と分散 45 |
| ■標準偏差（SD)とは 45 |
| ■SPSSで標準偏差を求める手順 46 |
| ■標準偏差を読む 46 |
| ○4.3.2 四分位偏差 48 |
| ■四分位偏差とは 48 |
| ■SPSSで四分位偏差を求める手順 48 |
| ■四分位偏差を読む 50 |
| ◇4.4 箱ひげ図 50 |
| ■SPSSで箱ひげ図を描く手順 50 |
| ■箱ひげ図を読む 51 |
| ◇4.5 劣度と歪度 52 |
| ■劣度と歪度とは 52 |
| ■SPSSで劣度と歪度を求める手順 52 |
| ■劣度と歪度を読む 52 |
| 第5章 データを変換する |
| ◇5.1 段階に分ける 53 |
| ○5.1.1 3段階に分ける 53 |
| ■3段階とは 53 |
| ■SPSSで3段階に分ける手順 54 |
| ○5.1.2 5段階に分ける 57 |
| ■5段階とは 57 |
| ■SPSSで5段階に分ける手順 57 |
| ◇5.2 標準得点（ｚ得点）と偏差値 58 |
| ○5.2.1 標準得点（z得点） 58 |
| ■標準得点とは 58 |
| ■標準得点（ｚ得点）をSPSSで求める手順 59 |
| ■標準得点（z得点）の意味と活用 60 |
| ■標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める 60 |
| ○5.2.2 偏差値 63 |
| ■偏差値とは 63 |
| ■偏差値をSPSSで求める手順 63 |
| 第6章 推計統計：仮説や目的に答える |
| ◇6.1 母集団と標本 65 |
| ○6.1.1 母集団と標本との関係 65 |
| ○6.1.2 標本の抽出 66 |
| ○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 67 |
| ◇6.2 検定の考え方 70 |
| ○6.2.1 なぜ検定を行うのか? 70 |
| ○6.2.2 検定の考え方の流れ 71 |
| 第7章 分析方法を選ぶ |
| ◇7.1 関係と差 73 |
| ○7.1.1 関係の図と差の図 73 |
| ■関係の図とは 74 |
| ■差の図とは 75 |
| ○7.1.2 知りたいことを図に書いてみよう 75 |
| ◇7.2 分析のタイプから分析の方法を選ぶ 76 |
| ○7.2.1 分析タイプの6分類 77 |
| ■分析タイプ0 79 |
| ■分析タイプI 79 |
| ■分析タイプII 79 |
| ■分析タイプIII 79 |
| ■分析タイプIV 80 |
| ■分析タイプV 80 |
| ■分析タイプVI 80 |
| ○7.2.2 分析タイプと分析方法との対応 81 |
| 第8章 関係を分析する |
| ◇8.1 関係の分析を分類する 85 |
| ◇8.2 間隔・比尺度同士の関係 88 |
| ○8.2.1 ピアソンの積率相関係数(r) 88 |
| ■ピアソンの積率相関係数とは 88 |
| ■SPSSで相関係数を求める手順 89 |
| ■相関係数の結果を読む 90 |
| ○8.2.2 直線回帰（単回帰） 92 |
| ■直線回帰とは 92 |
| ■SPSSで回帰直線を求める手順 93 |
| ■回帰直線を読む：決定係数とは 95 |
| ■決定係数を求める 97 |
| ■よいあてはまりかどうか判断する：回帰の分散分析 98 |
| ◇8.3 順序尺度同士の関係 98 |
| ○8.3.1 順位相関係数 98 |
| ■スピアマンの順位相関係数 98 |
| ■SPSSで順位相関係数を求める手順 99 |
| ◇8.4 名義尺度同士の関係 100 |
| ○8.4.1 X2検定 100 |
| ■X2検定とは 100 |
| ■SPSSでX2検定を行う手順 103 |
| ■X2検定の結果を読む 106 |
| ■残差分析とは 107 |
| ○8.4.2 φ係数 108 |
| ■φ係数とは 108 |
| ■SPSSでφ係数を求める手順 109 |
| ■φ係数を読む 109 |
| ○8.4.3 クラメールの連関係数（V) 109 |
| ■クラメールの連関係数とは 109 |
| ■SPSSでクラメールの連関係数を求める手順 110 |
| ■クラメールの連関係数を読む 110 |
| 第9章 差を分析する |
| ◇9.1 比率の差の分析 112 |
| ○9.1.1 X2検定：分析タイプ0 114 |
| ■分析タイプ0でのX2検定とは 114 |
| ■SPSSでX2検定を行う手順 114 |
| ■X2検定の結果を読む 116 |
| ○9.1.2 コクランのQ検定：分析タイプI・VI 117 |
| ■コクランのQ検定とは 117 |
| ■SPSSでコクランのQ検定を行う手順 117 |
| ■コクランのQ検定の結果を読む 118 |
| ○9.1.3 X2検定：分析タイプII・III 119 |
| ■分析タイプIIとIIIでのX2検定とは 119 |
| ■SPSSでX2検定を行う手順 120 |
| ■X2検定の結果を読む 122 |
| ◇9.2 平均値の差の分析：ｔ検定 123 |
| ○9.2.1 ｔ検定の方法を分類する 123 |
| ○9.2.2 ｔ検定（対応なし） 124 |
| ■ｔ検定（対応なし）とは 124 |
| ■SPSSでｔ検定（対応なし）を行う手順 124 |
| ■ｔ検定（対応なし）の結果を読む 126 |
| ○9.2.3 ｔ検定（対応あり） 127 |
| ■t検定（対応あり）とは 127 |
| ■SPSSでｔ検定（対応あり）を行う手順 128 |
| ■t検定（対応あり）の結果を読む 129 |
| 第10章 差を分析する：分散分析法 |
| ◇10.1 分散分析法とは 132 |
| ○10.1.1 分散分析法を使う理由 132 |
| ○10.1.2 方法の分類 133 |
| ■因子（要因）の数 133 |
| ■因子（要因）のタイプ 135 |
| ■対応の有無 136 |
| ■セル内データ数 136 |
| ■SPSSで分散分析を実施するときの注意 136 |
| ○10.1.3 分散分析の意味 136 |
| ◇10.2 一元配置分散分析（対応なし） 141 |
| ■一元配置分散分析（対応なし）のデータとは 141 |
| ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 141 |
| ■一元配置分散分析の結果を読む 143 |
| ■多重比較の結果の見方 145 |
| ◇10.3 一元配置分散分析（対応あり） 146 |
| ■一元配置分散分析（対応あり）のデータとは 146 |
| ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 146 |
| ■一元配置分散分析の結果を読む 150 |
| ◇10.4 二元配置分散分析（2要因とも対応なし） 151 |
| ■二元配置分散分析（対応なし）のデータとは 151 |
| ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 151 |
| ■二元配置分散分析の結果を読む 154 |
| ■交互作用とは何か 155 |
| ■単純主効果の検定：どこに交互作用があるのか 156 |
| ◇10.5 二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり） 160 |
| ■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 160 |
| ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 160 |
| ■二元配置分散分析の結果を読む 162 |
| 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 165 |
| ◇11.2 標本が2つで対応なし：マン・ホイットニーのU検定 166 |
| ■マン・ホイットニーのU検定とは 166 |
| ■SPSSでマン・ホイットニーのU検定を行う手順 168 |
| ◇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 170 |
| ■ウィルコクスンの符号付き順位検定とは 170 |
| ■SPSSでウィルコクスンの符号付き順位検定を行う手順 170 |
| ◇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 172 |
| ■クラスカル・ウォリスのH検定とは 172 |
| ■SPSSでクラスカル・ウォリスのH検定を行う手順 172 |
| ◇11.5 標本が3つ以上で対応あり：フリードマンの検定 174 |
| ■フリードマンの検定とは 174 |
| ■SPSSでフリードマンの検定を行う手順 174 |
| 参考文献・読書案内 177 |
| 索引 179 |
