著者紹介

内容

目次

改訂版に向けての前書き はじめに 第1部　Stataの基本 第1章　Stataの起動から分析開始まで 　1節　Stataの起動 　2節　作業フォルダの設定 　3節　Stataで扱えるデータ 　4節　csv形式とは 　5節　Stataでcsv形式のデータを読み込む 　6節　dta形式で保存する，読み込む 　7節　データを消去する 　8節　データを確認するために 　9節　Data Editorでデータを作成する 第2章　データ処理の基礎 　1節　関数の構造 　2節　データ処理コマンド 　3節　条件式 第3章　調査で使う処理の定型：データのチェックから変数の加工まで 　1節　異常データのidを探す 　2節　単純集計表を作る：無回答と非該当を外して処理をする 　3節　まとめて欠損値処理：配列の利用 　4節　調査で行なう変数の加工 　5節　doファイル 第2部　仮説検証に向けての連関性の検討 第4章　変数の相関，連関の検討 　1節　クロス表 　2節　散布図を作る 　3節　相関係数 第5章　重回帰分析 　1節　重回帰分析 　2節　ダミー変数の利用と交互作用の検討 3節　予測値と調整平均 第6章　さまざまな回帰分析 1節　ロジスティック回帰分析／プロビット分析 2節　多項ロジット回帰分析／多項プロビット分析 3節　順序ロジット回帰分析／順序プロビット分析 4節　分位点回帰分析 5節　fractional polynomial 第7章　マルチレベル分析 1節　マルチレベル分析とは 2節　事例とステップで見るマルチレベル分析 3節　適合度とモデル構築 第8章　平均値の比較 1節　独立した2つのグループの平均値比較 2節　独立した3群以上の平均値比較 3節　同じ回答者の中での平均値の差の検定 4節　二元配置分散分析 第9章　合成尺度の作成（尺度構成） 1節　単純加算で合成尺度を作る 2節　主成分分析 3節　因子分析 第10章　クラスター分析 1節　クラスター分析とは 2節　階層的クラスター分析 3節　非階層的クラスター分析 第11章　ウェイトの利用 1節　サンプリングの理論について 2節　調査の非標本誤差に対処するためのウェイトの考え方 3節　調査の抽出確率の違いに対処するためのウェイトの考え方 4節　ウェイト作成の実際 5節　ウェイトを用いた分析例 6節　まとめ 引用・参考文献 読書案内 Stataによる社会調査データの分析　サンプル質問紙 索引 コラム1　データが大きすぎたら コラム2　なぜ，中心化・標準化すると多重共線性が消えるのか コラム3　どんな変数を「量的」と考えてよいか？