著者紹介

内容

目次

第1章　多変量解析の基礎 　1-1．多変量解析とは？ 　1-2．変数の分類 　1-3．相関関係と因果関係 　1-4．分析方法の選び方 　1-5．SPSSの起動およびデータの読み込み方 第2章　相関分析 　2-1．相関分析とは？ 　2-2．例題―イヌの動画を観ている人は、ネコの動画もよく観るか 　2-3．「散布図」でデータを視覚的に表す 　2-4．SPSSで「相関分析」を行う 　2-5．相関分析における結果・解釈の書き方 　 第3章　偏相関分析 　3-1．偏相関分析とは？ 　3-2．例題―コンビニの数と歯科医院の数の多さに、人口密度は関係するか 　3-3．SPSSで「偏相関分析」を行う 　3-4．偏相関分析における結果・解釈の書き方 　 第4章　単回帰分析 　4-1．単回帰分析とは？ 　4-2．例題―平均気温はおでんの売り上げに影響を及ぼすか 　4-3．SPSSで「単回帰分析」を行う 　4-4．単回帰分析における結果・解釈の書き方 　 第5章　重回帰分析 　5-1．重回帰分析とは？ 　5-2．例題―口コミ件数、口コミ得点はお店の売り上げに影響を及ぼすか 　5-3．SPSSで「重回帰分析」を行う 　5-4．重回帰分析における結果・解釈の書き方 　 第6章　ロジスティック回帰分析 　6-1．ロジスティック回帰分析とは？ 　6-2．例題―年齢から酸っぱい食べ物を好む確率を予測する 　6-3．SPSSで「ロジスティック回帰分析」を行う 　6-4．ロジスティック回帰分析における結果・解釈の書き方 第7章　線形判別分析 　7-1．線形判別分析とは？ 　7-2．例題―年齢と読書量から外国映画の字幕派／吹替派を判別する 　7-3．SPSSで「線形判別分析」を行う 　7-4．線形判別分析における結果・解釈の書き方 　 第8章　クラスター分析 　8-1．クラスター分析とは？ 　8-2．例題―トピックごとの記事閲覧数からユーザーをグルーピングする 　8-3．SPSSで「クラスター分析」を行う 　8-4．クラスター分析における結果・解釈の書き方 　 第9章　多次元尺度構成法 　9-1．多次元尺度構成法とは？ 　9-2．例題―コーヒー豆の銘柄の味マップを作る 　9-3．距離行列の作成 　9-4．SPSSで「多次元尺度構成法」を行う 　9-5．多次元尺度構成法における結果・解釈の書き方 　 第10章　主成分分析 　10-1．主成分分析とは？ 　10-2．例題―アンケート結果から自社製品の特徴を解析する 　10-3．SPSSで「主成分分析」を行う 　10-4．主成分分析における結果・解釈の書き方 　 第11章　因子分析 　11-1．因子分析とは？ 　11-2．例題―アンケート結果から就職活動生が重要視する因子を調べる 　11-3．SPSSで「因子分析」を行う 　11-4．因子分析における結果・解釈の書き方 　 第12章　パス解析 　12-1．パス解析とは？ 　12-2．例題―寿司のシャリの量を減らすと注文数が増え客単価が上がるか 　12-3．AMOSで「パス解析」を行う 　12-4．パス解析における結果・解釈の書き方 　 第13章　コマンド・シンタックスによる分析方法 　13-1．コマンド・シンタックスとは？ 　13-2．コマンド・シンタックスの使い方 　13-3．相関分析例題（第2章） 　13-4．偏相関分析例題（第3章） 　13-5．単回帰分析例題（第4章） 　13-6．重回帰分析例題（第5章） 　13-7．ロジスティック回帰分析例題（第6章） 　13-8．線形判別分析例題（第7章） 　13-9．クラスター分析例題（第8章） 　13-10．多次元尺度構成法例題（第9章） 　13-11．主成分分析例題（第10章） 　13-12．因子分析例題（第11章） 　 コラム ① 有意確率（p値）と有意水準 ② ピアソンの相関係数を求める式 ③ 偏相関係数を求める式 ④ 強制投入法とステップワイズ法 ⑤ 多重共線性（multicollinearity） ⑥ 多重ロジスティック回帰分析 ⑦ 2次判別関数 ⑧ クラスタ化の方法 ⑨ 主成分負荷量と主成分軸・固有値の関係 ⑩ 因子の回転の種類 ⑪ 主成分分析と因子分析の違い