はじめに ⅲ |
Part1 Excelの操作に慣れよう 1 |
第1章 Excelの名称と基本操作 3 |
1.1 画面の説明 3 |
1.2 セルに文字やデータを入力する 5 |
1.3 セルの書式を整える 6 |
1.4 コピー・切り取り・貼り付け・セルの挿入・セルの削除 14 |
1.5 フィルハンドル 17 |
第2章 計算をするための3つの方法:式・関数・データ分析 21 |
2.1 式を使って計算する 21 |
2.2 関数を使って計算する 24 |
2.3 「データ分析」というツールを使う 30 |
第3章 知っていると便利なこと 35 |
3.1 データの並べ替え 35 |
3.2 行と列の限界 38 |
3.3 ウィンドウ枠の固定 38 |
3.4 相対参照と絶対参照 39 |
3.5 条件付き書式 42 |
3.6 アンドゥとリドゥ 44 |
Part2 データの統計分析を行う 45 |
第4章 統計分析の準備に 46 |
4.1 はじめに 46 |
4.2 データ表の紹介 46 |
4.3 質的データと量的データ 49 |
第5章 データの尺度 50 |
5.1 尺度とは 50 |
5.2 尺度を分類する 51 |
5.3 尺度を考えるときの注意 53 |
第6章 データの処理と統計分析の流れ 56 |
6.1 分析の流れ 56 |
6.2 Excelでできる統計分析の種類 57 |
Part3 データを集計する:記述統計 59 |
第7章 記述統計を行う意味 60 |
第8章 度数分布を描く 62 |
8.1 ねらい 62 |
8.2 棒グラフ・円グラフ・帯グラフ 62 |
8.3 ヒストグラム 65 |
8.4 Excelで描いてみよう 67 |
8.5 度数分布で何を検討するか? 78 |
第9章 代表値を求める:平均値と中央値 79 |
9.1 代表値とは 79 |
9.2 平均値を求める 79 |
9.3 中央値を求める 80 |
9.4 最頻値を求める 81 |
9.5 Excelで平均値、中央値、最頻値を求めよう 81 |
9.6 平均値・中央値・最頻値を比較する 84 |
第10章 散布度を求める:分散・標準偏差(SD)・四分位偏差・範囲 86 |
10.1 散布度とは 86 |
10.2 標準偏差と分散 87 |
10.3 四分位偏差 93 |
10.4 範囲 96 |
Part4 正規分布とデータの変換 101 |
第11章 正規分布と相対的な位置 102 |
11.1 正規分布とは 102 |
11.2 標準正規分布 103 |
第12章 標準得点(z得点)と偏差値 105 |
12.1 標準得点とは 105 |
12.2 標準得点の意味と活用 107 |
12.3 標準得点から標準正規分布の面積(確率)を求める 107 |
12.4 偏差値 108 |
12.5 Excelで標準得点・偏差値を求めよう 108 |
12.6 段階点へ変換する 118 |
Part5 2つの変数の関係を記述する 123 |
第13章 クロス集計表と散布図 124 |
13.1 クロス集計表 124 |
13.2 散布図 130 |
第14章 いろいろな相関関係の表現 133 |
14.1 ピアソンの積率相関係数(r)とは 133 |
14.2 直線回帰による表現 140 |
14.3 スピアマンの順位相関係数(rs) 151 |
第15章 クロス集計表からの関係の表現 157 |
15.1 オッズ比(or) 157 |
15.2 クラメールの連関係数(V) 160 |
Part6 分析方法を選ぶには 165 |
第16章 母集団と標本 167 |
16.1 母集団と標本の関係 167 |
16.2 標本の抽出 168 |
16.3 出現確率を求める:母集団の様子がわかっている場合 169 |
第17章 検定の考え方 172 |
17.1 なぜ検定を行うのか? 172 |
17.2 検定の考え方の流れをとらえる 173 |
第18章 検定で明らかになるもの:関係と差 178 |
18.1 関係の図と差の図 178 |
18.2 知りたいことを図に描いてみよう 180 |
第19章 分析のタイプから分析の方法を選ぶ 181 |
19.1 分析タイプの7分類 181 |
19.2 分析タイプと分析方法との対応 184 |
19.3 関係の分析を分類する 186 |
Part7 推測統計(1):関係を分析する 187 |
第20章 間隔・比尺度同士の関係の検定 188 |
20.1 ピアソンの積率相関係数:無相関検定 188 |
20.2 回帰の分散分析 191 |
第21章 順序尺度同士の関係の検定 194 |
21.1 スピアマンの順位相関係数 194 |
第22章 名義尺度同士の関係 196 |
22.1 独立性の検定:X^2検定 196 |
22.2 残差分析 202 |
Part8 推測統計(2):差を分析する 207 |
第23章 比率の差の分析 208 |
23.1 X^2検定(適合度の検定):分析タイプ0 208 |
23.2 コクランのQ検定:分析タイプI・VI 210 |
23.3 X^2検定(比率の差の検定):分析タイプII・III 215 |
第24章 平均値の差の分析:t検定 217 |
24.1 t検定の方法を分類する 217 |
24.2 t検定(対応なし) 218 |
24.3 t検定(対応あり) 222 |
第25章 分散あるいは標準偏差(SD)の差の分析:F検定 225 |
25.1 F検定とは 225 |
25.2 F検定の結果を読む 226 |
25.3 ExcelでF検定を行う 226 |
第26章 中央値の差の分析 229 |
26.1 マン・ホイットニーのU検定 229 |
26.2 クラスカル・ウォリスのH検定 236 |
26.3 ウィルコクスンの符号化順位検定 241 |
26.4 フリードマンの検定 244 |
Part9 分散分析法と研究の計画 249 |
第27章 分散分析(ANOVA)とは 250 |
27.1 3つの群以上の平均値の差を考える:分散分析法 250 |
27.2 方法の分類 251 |
27.3 Excelで分散分析を実施するときの注意 252 |
27.4 分散分析の意味と考え方 253 |
第28章 一元配置分散分析(対応なし) 257 |
28.1 一元配置分散分析(対応なし)のデータとは 257 |
28.2 一元配置分散分析の結果を読む 257 |
28.3 Excelで計算する 259 |
28.4 多重比較を行う 262 |
第29章 一元配置分散分析(対応あり) 264 |
29.1 一元配置分散分析(対応あり) 264 |
29.2 Excelで計算する 264 |
第30章 二元配置分散分析(2要因とも対応なし) 268 |
30.1 二元配置分散分析(対応なし)のデータとは 268 |
30.2 二元配置分散分析の結果を読む 268 |
30.3 交互作用とは何か 270 |
30.4 単純主効果の検定:どこに交互作用があるのか 271 |
30.5 Excelで計算する 271 |
第31章 二元配置分散分析(1要因対応なし・1要因対応あり) 275 |
31.1 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 275 |
31.2 二元配置分散分析の結果を読む 275 |
31.3 Excelで計算する 277 |
第32章 研究の計画 281 |
32.1 研究を計画する 281 |
32.2 被験者間計画と被験者内計画 284 |
32.3 論文で統計はどのように使われているか 284 |
補遺 286 |
A.1 ∑の計算について 286 |
A.2 決定係数の導出 287 |
A.3 調和平均 288 |
付表1 標準正規分布の面積の表 289 |
付表2 スピアマンのγsの検定表 290 |
付表3 ウィルコクスンの符号化順位検定表 291 |
付表4 ステューデント化された範囲の表 292 |
付表4.1 ステューデント化された範囲の表(5%水準) 292 |
付表4.2 ステューデント化された範囲の表(1%水準) 293 |
参考文献・読書案内 294 |
索引 295 |