【MeL】心理学・社会学のためのデータ分析入門 ―SPSSマスターガイド―(クロスセクショナル統計シリーズ 11)
塩谷 芳也, 上原 俊介, 大渕 憲一 著
※表示価格は「学術機関向け・同時1アクセス」の価格となります。ご注文を承った際には、実際のご契約内容により算出した価格でご請求いたします。
内容
目次
第I部 統計分析の基礎 第1章 実験と調査 1.1 心理学と社会学における研究の基本概念 1.2 実験 1.3 調査 1.4 実験と調査の比較 第2章 測定 2.1 理論仮説と作業仮説 2.2 測定の妥当性と信頼性 2.3 測定の水準 2.4 質的変数と量的変数 第3章 データのまとめ方 3.1 変数の分布:SPSSによる記述統計 3.2 変数間の関係:SPSSによる相関分析 第4章 標準化と正規分布 4.1 標準化 4.2 正規分布 第5章 無作為抽出と推測統計学 5.1 無作為抽出の考え方 5.2 無作為抽出の具体的方法 5.3 無作為抽出と推測統計学 5.4 統計的推定 第II部 統計的検定 第6章 統計的検定の考え方 6.1 統計的検定の基本的枠組み 6.2 統計的検定の仕組み:背理法 6.3 検定結果の表記 第7章 t検定 7.1 t検定の考え方 7.2 SPSSによるt検定の実施例 第8章 クロス集計表とχ2検定 8.1 クロス集計表 8.2 χ2検定 8.3 SPSSによるクロス集計表の作成とχ2検定の実施 8.4 結果のまとめ方 第9章 U検定 9.1 ノンパラメトリック検定 9.2 U検定 9.3 SPSSによるU検定の実施 9.4 結果のまとめ方 第III部 実験と分散分析 第10章 1要因分散分析 10.1 分散分析による検定の考え方 10.2 SPSSを使った個体間1要因分散分析の分析例 10.3 個体内1要因分散分析 10.4 分散分析を行う際の留意点と結果のまとめ方 第11章 2要因の分散分析 11.1 個体間2要因分散分析:SPSSによる分析例 11.2 混合2要因分散分析:SPSSによる分析例 11.3 2要因分散分析の結果のまとめ方 第IV部 調査と回帰分析 第12章 単回帰分析 12.1 相関と回帰 12.2 回帰分析の考え方 12.3 回帰式の求め方 12.4 決定係数 12.5 SPSSを使った回帰分析の実際 12.6 回帰分析の結果のまとめ方 第13章 重回帰分析 13.1 量的独立変数を用いた重回帰分析:SPSSによる分析例 13.2 質的独立変数を用いた重回帰分析:SPSSによる分析例 第14章 ロジスティック回帰分析 14.1 重回帰分析とロジスティック回帰分析 14.2 ロジスティック回帰分析の考え方 14.3 SPSSを使ったロジスティック回帰分析の実際 14.4 結果のまとめ方 第15章 疑似相関と変数の統制 15.1 疑似相関 15.2 変数の統制による疑似相関の吟味 第V部 因子分析 第16章 因子分析の理論的基礎 16.1 因子分析の理論 16.2 因子分析の実際 第17章 探索的因子分析 17.1 SPSSによる探索的因子分析の実際 17.2 因子の大きさと因子数 17.3 探索的因子分析の結果の記述 第18章 確証的因子分析 18.1 仮説モデルの検証 18.2 AMOS による確証的因子分析の実際 18.3 SEM による確証的因子分析 18.4 モデル適合度の検証 18.5 確証的因子分析における結果の記述 第VI部 統計分析の新展開 第19章 媒介分析 19.1 媒介とは何か 19.2 Baron & Kenny(1986)媒介分析:SPSSによる分析例 19.3 ソーベル検定 19.4 ブートストラップ検定 第20章 調整分析 20.1 調整とは何か 20.2 階層的重回帰分析による調整分析:SPSSによる分析例 20.3 単純傾斜検定 20.4 偏回帰係数のグループ間比較 第21章 構造方程式モデリング 21.1 構造方程式モデルの仕組み:ふたつのモデリング・タイプ 21.2 AMOSによるSEM分析 21.3 SEMによるグループ間比較 第22章 メタ分析 22.1 メタ分析の基本 22.2 SPSSによるメタ分析の実際例 22.3 SPSSメタ分析の結果出力とその見方 引用文献/参考文献 索引
カート
カートに商品は入っていません。