内容

目次

序言１？はじめに１．１　データ解析とは１．２　何を考えるか２？統計学の考え方とお膳立て２．１　統計的解析の例２．２　社会科学でみるデータ２．３　大学のカリキュラム３？記述統計の役割３．１　持っているデータを信じよう３．２　個人差３．３　データ解析４？データ解析の出発点─データの特徴４．１　測度の分類４．２　測度に対する無関心５？データの収集と測度の構成５．１　データ解析のためのデータ５．２　条件つきのデータ５．３　選択肢の数６？測度と尺度法６．１　スケーリングとは６．２　スケーリングの役割７？正規分布とデータ解析７．１　有用な分布７．２　正規相関は線型相関７．３　ライカート得点と分布８？変数間の非線型関係と多次元空間８．１　どこにでも見られる非線型の関係８．２　多次元への飛躍９？変数の線型結合９．１　グラフによる変数の関係９．２　合成得点と基礎的数学９．３　合成得点の数値例１０？ライカート方式、ＳＤ方式の弊害１０．１　等間隔の得点法１０．２　等間隔得点への疑問１０．３　データから離れた得点法１０．４　焦点が線型関係におかれている１１？例題による実証１１．１　血圧と偏頭痛の関係１１．２　ライカート法の応用可能性を調べる簡便法１２？等間隔得点から非等間隔得点へ、そして線型から非線型への道１２．１　順序づけられたカテゴリーは等間隔とは限らない１２．２　線型回帰への確かな道１２．３　交互平均法１２．４　特異値とは１２．５　数量化１３？順序づけられた選択肢に順序測度を用いるのはやめよう１３．１　ひとつの試み１３．２　試みの正当化は難しい１４？拘束条件の無い自由なデータ解析法１４．１　多次元非線型記述解析１４．２　英語の参考書１４．３　解析の例１４．４　最適な選択肢の重みとは１４．５　内的整合性の信頼係数１５？ライカート得点方式を用いた線型解析との比較１５．１　例題による比較１５．２　比較のまとめ１６？各種の相関行列１６．１　線型関係だけとらえる相関係数１６．２　非線型の関係もとらえる相関係数１７？お膳立てが成り立つなら、従来の方法を使おう１８？おわりに付録１　分散、主軸、固有値、相関係数１　２次元空間の分散２　合成得点の分散３　主軸と固有値と合成得点の関係４　線型結合の一般化５　主成分分析６　直交座標系と相関付録２？二次関数と主軸付録３？質疑応答（Ｑ＆Ａ）参考文献索引