第1章 データ分析への招待 1 |
1 なぜデータを分析するか 1 |
2 データ分析に必要な知識 2 |
2.1 分析手法と理論 2 |
2.2 データ収集と研究計画 3 |
2.3 対象分野の事前知識と判断力 4 |
3 この教科書で学ぶこと 4 |
3.1 事前知識と使用するコンピュータソフトウェア 4 |
3.2 本書で学ぶ内容 5 |
3.3 さらに深く学習するために 6 |
4 データ分析プロジェクト 7 |
第2章 データ分析の進め方 9 |
1 データ分析の手順 9 |
2 テーマ選びと研究計画 10 |
2.1 テーマの選択 10 |
2.2 文献サーベイ 12 |
2.3 研究仮説の設定 13 |
2.4 研究計画の立案 14 |
3 データの収集と分析 16 |
3.1 データの収集 16 |
3.2 調査・実験と研究者の倫理 18 |
3.3 収集したデータの吟味 19 |
3.4 分析と結果の検討 21 |
4 報告書とプレゼンテーション 24 |
4.1 報告書の書き方 24 |
4.2 プレゼンテーション 26 |
第3章 データの収集と編成 28 |
1 データの性質と測定尺度 28 |
1.1 量的データ 28 |
1.2 質的データ 29 |
1.3 測定の尺度 30 |
2 データの収集 31 |
2.1 データの種類31 |
2.2 データの調査・作成主体 32 |
2.3 データの利用 33 |
3 データの編成 37 |
3.1 データの編成 37 |
3.2 データ入力のための準備 39 |
第4章 グラフ表現とわかし)やすさの工夫 41 |
1 いろいろなグラフとグラフの構成要素 41 |
1.1 棒グラフ 42 |
1.2 折れ線グラフ 43 |
1.3 円グラフ 44 |
1.4 帯グラフ 44 |
2 やや複雑なデータの表現 45 |
2.1 グラフの並置 46 |
2.2 一覧性を備えたグラフ 47 |
23 カテゴリーどうしの結びつきを強調したグラフ 50 |
3 わかりやすさの工夫 51 |
3.1 並べかえによるわかりやすさの向上 52 |
3.2 データの質的情報と量的情報 53 |
4 まとめ 54 |
第5章 JMPのインストールと基本操作 56 |
1 Windows Vistaの基本操作 56 |
1.1 Windows Vistaの起動と終了 56 |
1.2 マウスの使い方 57 |
1.3 ウィンドウの基本操作 57 |
1.4 ヘルプ 58 |
1.5 エクスプローラ 58 |
1.6 Windows Vista利用の際の注意事項 59 |
2 JMPのインストールの手順 59 |
3 JMPの基本操作 66 |
3.1 サンプルデータのダウンロード 66 |
3.2 JMPの起動から終了まで 67 |
3.3 データの入力と操作 75 |
3.4 外部データの読み込み 78 |
3.5 リポートの保存と印刷 81 |
4 へルプを活用しよう 83 |
5 総合練習問題 85 |
第6章 データのばらつき 88 |
1 データの特徴を知る方法 88 |
2 データの属性 89 |
2.1 データの属性 89 |
2.2 データの属性の指定 89 |
3 量的データのヒストグラム 90 |
3.1 ヒストグラムの描き方 90 |
3.2 グラフサイズの調節 91 |
3.3 軸のスケールの調節操作 92 |
3.4 特定のバーに入るケースの表示と外れ値の特定化 94 |
3.5 ラベルの表示 96 |
4 量的データの分布の特性値 97 |
4.1 中央値と分位点 98 |
4.2 標本平均と標本標準偏差、標本分散 98 |
4.3 結果表示の桁数を変えたい時の操作 99 |
4.4 中央値と標本平均の使い分け 99 |
5 箱ひげ図と標準出力データの見方 99 |
5.1 箱ひげ図 99 |
5.2 標準出力データ 100 |
6 分布の形 101 |
6.1 分布のゆがみと正規分布 101 |
6.2 単峰型と双峰型 102 |
7 質的データのヒストグラムと度数表 104 |
7.1 質的データの分布の特性値 104 |
7.2 ヒストグラムと帯グラフ 104 |
7.3 度数表 106 |
8 自動再計算 107 |
9 総合練習問題 109 |
第7章 データの操作と比較 111 |
1 データ変換 111 |
1.1 データの基準化 111 |
1.2 四則演算 113 |
2 データの標準化 118 |
3 データのグループ間比較 121 |
3.1 量的データのグループ間比較 121 |
3.2 質的データのグループ別集計 123 |
3.3 グラフ作成によるグループ間比較 126 |
3.4 グラフのカスタマイズ 129 |
3.5 データフイルタ 130 |
4 時系列の動き 131 |
5 総合練習問題 133 |
第8章 散布図と相関係数 136 |
1 相関と相関係数 136 |
1.1 相関 136 |
1.2 相関係数 137 |
2 散布図と相関係数 138 |
2.1 分析におけるJMPスターターの使い方 138 |
2.2 散布図を描く 140 |
2.3 散布図による2変量間の関係の表現 141 |
2.4 リポート作成時の散布図行列の表示方法 144 |
3 相関と因果 145 |
3.1 相関と因果の関係 145 |
3.2 見せかけの相関(疑似相関) 147 |
4 層別 149 |
4.1 層別 149 |
4.2 相関を利用したグループの判定 154 |
第9章 データの品質 155 |
1 誤差の種類とデータの品質 155 |
1.1 データのばらつき 155 |
1.2 誤差の種類 : 偏りとばらつき 156 |
2 データの収集方法が品質に与える影響 158 |
2.1 統計データの品質 159 |
2.2 実験・調査データの品質 160 |
3 データの品質を保つ収集の技術 160 |
3.1 調査対象の抽出 160 |
3.2 実験環境の設定 164 |
3.3 設問の配置や方法 166 |
4 おわりに 169 |
第10章 クロス集計表と仮説検定 170 |
1 クロス集計表と仮説検定 170 |
1.1 クロス集計表 170 |
1.2 社会調査データの分析-市場調査の例- 171 |
2 モザイク図とクロス集計表 171 |
3 クロス集計表の検定 173 |
3.1 仮説検定の論理 173 |
3.2 有意水準とp値 175 |
3.3 検定結果からの結論の導き方 176 |
3.4 クロス集計の検定 177 |
4 多重クロス集計 179 |
5 実験データの検定 182 |
6 リポート作成体験記 184 |
第11章 平均値の差の検定と一元配置の分散分析 198 |
1 平均値の差の検定 198 |
1.1 平均値の差の検定とは 198 |
1.2 平均値の差の検定における仮説 199 |
1.3 t分布とt検定 199 |
1.4 棄却域の設定 201 |
1.5 両側検定と片側検定 202 |
2 平均値の差の検定の操作 203 |
2.1 分析の流れ 203 |
2.2 平均値の差の検定の操作 203 |
3 一元配置の分散分析 210 |
3.1 グループの数が3つ以上の場合の検定 210 |
3.2 結果の検定と解釈 212 |
4 実験における平均値の差の検定 213 |
4.1 心理実験の例 213 |
4.2 被験者のランダム割り当て 214 |
5 スクリプト機能 215 |
5.1 “ビッグクラス”を使用しての例 215 |
5.2 スクリプト編集作業の仕方 216 |
6 リポート作成体験記 218 |
7 総合練習問題 232 |
第12章 単回帰分析 234 |
1 回帰分析 234 |
1.1 回帰分析とは234 |
1.2 単回帰分析と重回帰分析 236 |
1.3 回帰係数の求め方 236 |
1.4 決定係数 237、 |
1.5 回帰係数の有意性の検定 238 |
1.6 回帰分析の利用法 238 |
2 単回帰分析の操作 239 |
2.1 単回帰分析の操作 239 |
2.2 回帰分析の結果の書き方 242 |
2.3 信頼区間曲線の表示 242 |
2.4 残差の分析 243 |
3 リポート作成体験記 248 |
第13章 主成分分析 266 |
1 3次元散布図 266 |
1.1 3次元散布図 266 |
1.2 確率楕円体 268 |
2 主成分分析 269 |
2.1 主成分分析とは269 |
2.2 主成分分析の実行と結果 271 |
2.3 主成分の解釈 273 |
2.4 軸の回転(Varimax回転) 273 |
2.5 主成分得点とその保存方法 275 |
付録A 学習ガイド 279 |
付録B 操作でつまずく人へのガイドライン 282 |
付録C 期末リポートに悩むあなたへ 289 |
索引 284 |