| 第0章統計を始める前に 1 |
| 0.1記号一覧 1 |
| 0.2データの種類 2 |
| 0.2.1定数と変数 2 |
| 0.2.2独立変数と従属変数 2 |
| 0.2.3データの尺度 2 |
| 0.3信頼性と妥当性 3 |
| 0.3.1信頼性 3 |
| 0.3.2妥当性 4 |
| 0.4母集団と標本 4 |
| 0.5図表による表現 5 |
| 第1章記述統計 7 |
| 1.1代表値 7 |
| 1.1.1平均値 8 |
| 1.1.2中央値 8 |
| 1.1.3最頻値 9 |
| 1.2散布度 9 |
| 1.2.1分散 10 |
| 1.2.2標準偏差 11 |
| 1.2.3標準誤差 11 |
| 1.2.4範囲 12 |
| 1.3正規分布 12 |
| 1.4標準化 14 |
| 1.5演習問題 14 |
| 1.5.1演習問題1-1:サイコロでみる中心極限定理 14 |
| 1.5.2演習問題1-2:不偏分散は母集団の不偏推定値か 15 |
| 1.5.3演習問題1-3:標準化得点(Z得点)の計算 15 |
| 第2章相関 17 |
| 2.1散布図 17 |
| 2.2共分散 18 |
| 2.3共分散による相関関係 19 |
| 2.4相関係数 19 |
| 2.5相関の強さ 20 |
| 2.6相関の検定 22 |
| 2.7相関の注意点 22 |
| 2.7.1外れ値の影響 22 |
| 2.7.2無相関に隠れた相関Ⅰ 23 |
| 2.7.3無相関に隠れた相関Ⅱ 23 |
| 2.7.4相関と因果 24 |
| 2.8偏相関と部分相関 24 |
| 2.9演習問題 25 |
| 2.9.1演習問題2-1:散布図と相関係数の関係 25 |
| 第3章単回帰分析 289 |
| 3.1単回帰分析とは 29 |
| 3.2回帰直線 30 |
| 3.3最小2乗法 30 |
| 3.4モデルの適合度Ⅰ 32 |
| 3.5モデルの適合度Ⅱ 34 |
| 3.6回帰係数の検定 34 |
| 3.7演習問題 35 |
| 3.7.1演習問題3-1:回帰係数と平方和 35 |
| 第4章重回帰分析 37 |
| 4.1重回帰分析とは 37 |
| 4.2重回帰式 37 |
| 4.3独立変数の選択 39 |
| 4.4仮想データの計算結果 39 |
| 4.5標準偏回帰係数 40 |
| 4.6重相関係数と重決定係数(モデルの適合度) 40 |
| 4.7外れ値の影響 41 |
| 4.8モデルの一般化 41 |
| 4.9多重共線性 42 |
| 第5章ロジスティック回帰分析 45 |
| 5.1ロジスティック回帰分析とは 45 |
| 5.2係数の決定方法と変数の選択 46 |
| 5.3オッズ、対数オッズ、オッズ比 47 |
| 5.4仮想データによる計算 47 |
| 5.4.1計算結果 48 |
| 5.5多重共線性 50 |
| 第6章t検定 53 |
| 6.1独立なサンプルのt検定:従来型の説明 53 |
| 6.1.1統計検定のロジック 56 |
| 6.1.2面積と確率の互換性 57 |
| 6.1.3有意水準 59 |
| 6.1.4第一種の誤りと第二種の誤り 60 |
| 6.1.5片側検定と両側検定 60 |
| 6.1.6検定の限界 61 |
| 6.2独立なサンプルのt検定:一般線形モデルによる説明 62 |
| 6.2.1一般線形モデル(GLM)とは何か 62 |
| 6.3対応のあるt検定 67 |
| 6.4演習問題 68 |
| 6.4.1演習問題6-1:式が同等であることの確認 68 |
| 6.4.2演習問題6-2:母集団の平均値と標本平均の期待値は同じになる?分散は? 68 |
| 第7章分散分析と一般線形モデル:ANOVAとGLM 71 |
| 7.1t検定と分散分析 71 |
| 7.2多重比較の問題 71 |
| 7.3分散分析を行う前提条件 73 |
| 7.4古典的な分散分析の説明 73 |
| 7.4.1自由度 75 |
| 7.4.2分散分析の帰無仮説 75 |
| 7.4.3分散分析における計算例 76 |
| 7.5多元配置分散分析と交互作用 79 |
| 7.6GLMによる説明 86 |
| 7.6.1GIJMによる1元配置分散分析 87 |
| 7.6.2固定因子と変量因子 96 |
| 7.6.3平方和の分解:TypeⅠ～TypeⅣ 96 |
| 7.6.4GLMによる2元配置分散分析 97 |
| 7.6.5多重比較:その後の検定･事後検定 101 |
| 7.6.6対比:事前の比較･計画的比較 102 |
| 7.7演習問題 103 |
| 7.7.1演習問題7-1:手計算による分散分析 103 |
| 7.7.2演習問題7-2:分散分析の計算 103 |
| 7.7.3演習問題7-3:GLMの計算 103 |
| 第8章共分散分析:ANCOVA 105 |
| 8.1共変量 105 |
| 8.2ANCOVAとGLM 106 |
| 第9章反復測定分散分析Repeated measures ANOVA 111 |
| 9.1反復測定のデータ入力 111 |
| 9.2球状性の仮定 112 |
| 9.3反復測定での平方和分解の考え方 113 |
| 9.4結果出力の見方 114 |
| 9.4.1Mauchlyの球状性検定 114 |
| 9.4.2被験者内効乗の検定 114 |
| 1.4.3被験者内対比の検定 115 |
| 第10章多変量分散分析:MANOVA 117 |
| 10.1MANOVAの考え方 117 |
| 10.2MANOVAの仮定 120 |
| 10.2.1Boxの共分散行列の等質性の検定 120 |
| 10.2.2Bartlettの球状性の検定 120 |
| 10.2.3正規性 121 |
| 10.3結果出力 121 |
| 第11章ノンパラメトリック検定 123 |
| 11.1ノンパラメトリック検定とは何か 123 |
| 11.2x2検定 124 |
| 11.2.1カテゴリカル変数がひとつの場合 124 |
| 11.2.2カテゴリカル変数が2つの場合 124 |
| 11.3さまざまなノンパラメトリック検定 126 |
| 11.3.11グループ内の値と理論値との比較 126 |
| 11.3.2独立した2グループの比較 127 |
| 11.3.3独立した3グループ以上の比較 128 |
| 11.3.4対応のある2グループの比較 128 |
| 11.3.5対応のある3グループ以上の比較 128 |
| 11.3.6ブートストラップ法 129 |
| 11.4演習問題 130 |
| 11.4.1演習問題11-1:x2の手計算 130 |
| 11.4.2演習問題11-2:ブートストラップ 130 |
| 第12章メタ分析と効果サイズ 133 |
| 12.1メタ分析 133 |
| 12.2効果サイズ 134 |
| 第13章多変量解析 139 |
| 13.1因子分析 139 |
| 13.1.1因子回転 141 |
| 13.1.2因子数の決定 142 |
| 13.2主成分分析 142 |
| 13.3共分散構造分析(SEM) 143 |
| 13.3.1適合度指標 144 |
| 13.3.2適用上の注意 144 |
| 13.4パス解析 145 |
| 13.5数量化Ⅲ類 145 |
| 13.6多次元尺度構成法(ALSCAL) 146 |
| 13.7判別分析 147 |
| 13.8数量化Ⅱ類 148 |
| 13.9数量化Ⅰ類 148 |
| 13.10対数線形モデル 148 |
| 13.11クラスター分析 149 |
| 13.12多水準分析 149 |
| 付録統計数値表 153 |
| 索引 159 |
図書
