人文科学・社会科学における 基礎統計および多変量解析

本書の内容

製品の品質の客観的評価、複数の事象の関連性の有無、収集したデータから結論を出したり考察をしたりするには統計的検定が不可避です。本書は、さまざまな検定・分析方法をわかりやすく紹介しており、その理屈と使用例を学べるとともに、無償でダウンロードできる統計ソフト（Excelアドイン）が付いていますので、即、実務・実践での分析に役立てることができます。

目次

Chapter 1 基礎統計

1. 統計的検定
   1. 用語の説明
   2. 統計的検定とは
2. 正規性の検定
   1. 用語の説明
   2. 歪度、尖度を用いた検定
3. 2つのグループを比較する検定
   1. 用語の説明
   2. t検定（パラメトリック検定 対応がない場合）
   3. t検定（パラメトリック検定 対応がある場合）
   4. ノンパラメトリック検定（ウィルコクスンの順位和検定
   5. ノンパラメトリック検定（ウィルコクスンの符号付き順位検定）
4. 分散分析
   1. 用語の説明
   2. 分散分析（1元配置）
   3. 分散分析（繰り返しのない 2 元配置）
   4. 分散分析（繰り返しのある 2 元配置）

Chapter 2 多変量解析

1. 重回帰分析
   1. 重回帰分析とは
   2. 重回帰式の求め方
   3. 重回帰分析の実行例
   4. 重回帰式の係数についての検定
2. 因子分析
   1. 因子分析とは
   2. 因子分析の基本モデル
   3. 因子分析の一般的モデル
   4. 因子分析の方法
3. 判別分析
   1. 判別分析とは
   2. 判別モデル
   3. 線形判別関数に基づく判別分析
   4. マハラノビスの距離を用いた判別分析
   5. 分析結果の解釈のための用語説明
   6. 判別分析の実行例
4. クラスター分析
   1. クラスター分析とは
   2. クラスター分析の基本的手順
   3. クラスター分析の実行例
5. パス解析
   1. パス解析とは
   2. パ ス 図
   3. モデルの評価
6. ログリニア・モデル
   1. ログリニア・モデルとは
   2. 変数の一般的な場合
   3. モデル間の比較
   4. モデルの検定
   5. 3変数以上のログリニア・モデル
   6. 計算の実行例
7. 数量化理論
   1. 数量化理論とは
   2. 数量化Ⅰ類
   3. 数量化Ⅱ類

1. 数 表