著者紹介

内容

目次

まえがき 序　章　教育とデータを結びつける 　１ データで教育を考える 　２ データをベースに思い込みから脱却することは難しい 　３ 本書の使い方 　第Ⅰ部　リサーチ・クエッションを立て，データを集める 第１章　調査研究のプロセス 　１ 研究のプロセスを知る 　２ データを吟味する 　３ 研究のスケジューリング 第２章　仮説検証のための論証戦略 　１ データの形式と変数の種類 　２ 論証戦略と仮説検証 　３ 調査データの統計的分析における因果関係の探求 第３章　データ収集法の基礎 　１ サンプリング──全体像を知るために一部分を抜き出す 　２ データの種類とデータ収集方法 　３ 調査の種類 補　論　量的研究と質的研究をどのように使い分けるか 　１ 社会科学における方法論的立場 　２ 量的調査と質的調査はどのように使い分けるか 　３ 方法論のさらなる発展に向けて 第４章　学校での集合自記式質問紙調査の過程と研究倫理 　１ 学校通しの集合自記式調査のメリットと留意点 　２ 社会調査におけるデータ創出までの工程とタイムスケジュール 　３ 調査票の作成 　４ 研究倫理の重要性 　第Ⅱ部　記述統計と推測統計の基礎 第５章　公開されている教育データをどう読むか──記述統計 　１ 教育統計データを見る際に注意すること 　２ 教育データの記述統計学 第６章　推測統計の基本 　１ この章以降で紹介する分析の共通点 　２ 分析結果の読み方の原則 　３ 統計的検定のプロセス 　４ 検定のプロセスの注意点 　第Ⅲ部　教育データを読み，解釈する 第７章　　データ分析の第一歩──クロス集計とエラボレーション 　１ クロス集計表とは 　２ エラボレーションと３重クロス表 　３ エラボレーションの実際と３重クロス表のタイプ 　４ クロス表における関連性の測度 第８章　本当に差があるといえるのか──χ 2 検定 　１ サンプリング誤差と偶然起きるズレ 　２ χ 2 検定の考え方 　３ χ 2 値を計算する 第９章　親子の学力に関連はあるのか──２グループ間の平均値の比較  　１ t検定の結果を読む 　２ 読んだ本の冊数に男女差はあるか 　３ サンプルサイズの影響と効果量 　４ 仮説検定の誤りについて 第10章　大学生は学年によって勉強量が異なるのか──3グループ以上の平均値の比較  　１ ３グループ以上の平均値を比較する表を読む 　２ 一元配置分散分析 　３ 多重比較 　４ 分析結果の作表と記述方法 　５ 大学生の勉強量とは 第11章　国語の成績が良い児童ほど算数の成績が良いのか──相関分析  　１ 国語と算数の成績間の関連を調べる 　２ 相関係数の算出 　３ 相関係数の分析における注意点 　４ 相関係数の解釈の注意点 第12章　１時間勉強するとどのくらい学力は上がるのか──回帰分析の考え方  　１ 回帰分析の実際 　２ 回帰分析の考え方 　３ 最適な回帰線を引き，評価するための手続き 第13章　読書は国語の成績を上げるか──重回帰分析 　１ 何のために重回帰分析をするのか──単回帰分析との違い 　２ 重回帰分析のモデル式と基本的な分析手順 　３ 回帰係数の統計的意味と検定 　４ 標準化回帰係数による変数どうしの比較 　５ 「国語の成績」における男女差──「男子ダミー」の投入 　６ 「読書時間の効果」における男女差──交互作用項の投入 　第Ⅳ部　教育データの高度な分析手法を知る 第14章　階層的なデータをどのように分析するのか──マルチレベル分析  　１ マルチレベル分析とは何か 　２ なぜマルチレベル分析を用いるのか 　３ マルチレベル分析の有用性 　４ マルチレベル分析のステップ 　５ マルチレベル分析結果の解釈 第15章　一度獲得した学力はどう変化するのか──パネルデータの分析  　１ パネルデータを使えばどんな「良いこと」があるのか 　２ 成長曲線モデル 　３ 計量経済学における固有効果モデルおよびランダム効果モデル 　４ パネル調査におけるサンプル脱落およびデータ欠損への配慮 あとがき 付表 索引 コラム１　国際比較調査から見る日本の教育費負担意識 コラム２　社会科学における因果推論 コラム３　記述統計を教育研究に活用する方法 コラム４　データ分析と統計ソフト コラム５　４類型をつくる コラム６　有意差が認められなかった分析結果は無意味か コラム７　ロジスティック回帰分析