資料詳細

目次

第1章 データ・変数・尺度水準

  Ⅰ データ

  Ⅱ 変数とは

  Ⅲ 尺度水準

  Ⅳ 本章のまとめ

第2章 1つの変数の記述統計-データの記述

  Ⅰ データの視覚的表現

  Ⅱ 基本統計量を用いたデータの表現

  Ⅲ データの標準化

  Ⅳ 本章のまとめ

第3章 2つの変数の記述統計-相関と回帰

  Ⅰ データの視覚的表現

  Ⅱ 基本統計量を用いたデータの表現

  Ⅲ 回帰直線によるデータの記述

  Ⅳ 本章のまとめ

第4章 統計的推測の基礎

  Ⅰ 確率モデルと標本分布

  Ⅱ 統計的推定

  Ⅲ 統計的仮説検定

  Ⅳ 本章のまとめ

第5章 クロス集計表の検定

  Ⅰ 2つの質的変数の関係

  Ⅱ 比率の差の検定

  Ⅲ 対数線形モデル

  Ⅳ 本章のまとめ

第6章 2群の平均値差の検定

  Ⅰ 対応のある2群の比較

  Ⅱ 対応のない2群の比較

  Ⅲ ウェルチの検定

  Ⅳ 本章のまとめ

第7章 複数の群の平均値差の検定-実験計画と分散分析

  Ⅰ 3群以上の比較

  Ⅱ 要因が2つある場合

  Ⅲ 本章のまとめ

第8章 重回帰分析と階層線形モデル

  Ⅰ 重回帰分析

  Ⅱ 階層線形モデル

第9章 因子分析

  Ⅰ 確認的因子分析と探索的因子分析

  Ⅱ 確認的因子分析

  Ⅲ 探索的因子分析

  Ⅳ 本章のまとめ

第10章 共分散構造分析

  Ⅰ 共分散構造分析でできること

  Ⅱ モデルとパス図

  Ⅲ 共分散構造分析によって得られる分析結果

  Ⅳ 共分散分析を実際に行うために

第11章 そのほかの多変量解析

  Ⅰ 数量化理論

  Ⅱ 多次元尺度構成法

  Ⅲ クラスター分析

第12章 ノンパラメトリック検定

  Ⅰ ノンパラメトリック検定法の分類

  Ⅱ 独立な2群間の平均(または中央値<メディアン>)差のノンパラメトリック検定

  Ⅲ 独立な3群以上の間の平均差のノンパラメトリック検定-クラスカル・ワリスの検定

  Ⅳ 対応のある2群間の差の検定

  Ⅴ ノンパラメトリック検定法の基本原理

  Ⅵ シミュレーションによるランダマイゼーション検定

  Ⅶ ブートストラップ法

  Ⅷ 本章のまとめ

第13章 テスト得点の分析-古典的テスト理論と項目反応理論

  Ⅰ 項目得点の分析

  Ⅱ テスト得点の分析

  Ⅲ 古典的テスト理論

  Ⅳ 項目反応理論

  Ⅴ 本章のまとめ

第14章 効果量と信頼区間,メタ分析

  Ⅰ 仮説検定から言えることと言えないこと

  Ⅱ 効果量

  Ⅲ 信頼区間

  Ⅳ メタ分析

  Ⅴ 本章のまとめ

第15章 ベイズ統計学

  Ⅰ ベイズ統計学の導入

  Ⅱ 複数の集団の比較

  Ⅲ ベイズ階層モデルの展開

  Ⅳ 統計モデルのチェック,および評価

  Ⅴ 本章のまとめ

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