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Rによるやさしい統計学

オーム社

2,160円+税

Rの操作手順と統計学の基礎が身につく! 統計学の理論を簡潔に解説しながら、Rの手順・アウトプットの解釈を丁寧に行った書籍です。

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内容紹介

本書は、統計学の理論を簡潔に解説しながら、Rの手順・アウトプットの解釈を丁寧に行った書籍です。

「統計に関する理論をコンパクトに解説」→「Rでの操作手順、アウトプットの解釈」という流れで本を構成しているため、統計の知識とRの操作が無駄なくわかるようになっています。章末には、学習を確認するための練習問題を用意し、理解の助けとしています。

書誌情報

  • 著者: 山田剛史, 杉澤武俊, 村井潤一郎(著)
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2012-09-05)
  • 最終更新日: 2012-09-05
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 408ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: オーム社

対象読者

文科系の学部学生、Rで統計を勉強したい人、Rに興味はあるが、「プログラムはやったことないし難しそうだから」といって敬遠して実際には手を出していない人

著者について

山田剛史

1995年3月東京学芸大学教育学部情報環境科学課程教育情報科学専攻卒業。2007年12月現在、岡山大学教育学部准教授。

杉澤武俊

1998年3月東京大学教育学部総合教育科学科教育心理学コース卒業。2007年12月現在、独立行政法人大学入試センター研究開発部助教。

村井潤一郎

1994年3月東京大学教育学部教育心理学科卒業。2007年12月現在、文京学院大学人間学部准教授。

目次

第I部 基礎編

第1章 R と統計学

  • 1.1 Rって何だろう
  • 1.2 なぜR を使うのか
  • 1.3 R を導入しよう
  • 1.4 R をさわってみよう
  • 1.5 R をもっとさわってみよう
  • 1.6 R の使い方のコツ
  • 1.7 この本のこれから

第2章 1 つの変数の記述統計

  • 2.1 1 つの変数の要約
  • 2.2 本書で用いるデータの説明
  • 2.3 変数の種類
  • 2.4 データの視覚的表現
  • 2.5 平均とは
  • 2.6 平均以外の代表値
  • 2.7 散布度
  • 2.8 分散、標準偏差とは
  • 2.9 分散、標準偏差以外の散布度
  • 2.10 標準化
  • 2.11 偏差値
  • まとめ
  • 練習問題

第3章 2 つの変数の記述統計

  • 3.1 2 つの変数の関係
  • 3.2 散布図
  • 3.3 共分散
  • 3.4 相関係数
  • 3.5 クロス集計表
  • 3.6 ファイ係数
  • まとめ.
  • 練習問題

第4章 母集団と標本

  • 4.1 母集団と標本
  • 4.2 推測統計の分類
  • 4.3 点推定
  • 4.4 推定値がどれくらいあてになるのかを調べる方法
  • 4.5 標本分布
  • 4.6 標本平均以外の標本分布
  • まとめ
  • 練習問題

第5章 統計的仮説検定

  • 5.1 統計的仮説検定の必要性
  • 5.2 統計的仮説検定の手順と用語
  • 5.3 標準正規分布を用いた検定(1 つの平均値の検定・母分散σ2 が既知)
  • 5.4 t 分布を用いた検定(1 つの平均値の検定・母分散σ2 が未知)
  • 5.5 相関係数の検定(無相関検定)
  • 5.6 独立性の検定(カイ二乗検定)
  • 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響について
  • まとめ
  • 練習問題

第6章 2 つの平均値を比較する

  • 6.1 2 つの平均値を比較するケース
  • 6.2 独立な2 群のt 検定
  • 6.3 t 検定の前提条件
  • 6.4 対応のあるt 検定
  • まとめ
  • 練習問題

第7章 分散分析

  • 7.1 一元配置分散分析(対応なし)
  • 7.2 一元配置分散分析(対応あり)
  • 7.3 二元配置分散分析(対応なし)
  • 7.4 二元配置分散分析(2 要因とも対応あり)
  • 7.5 二元配置分散分析(1 要因のみ対応あり)
  • まとめ
  • 練習問題

第II部 応用編

第8章 ベクトル・行列の基礎

  • 8.1 スカラーとベクトル
  • 8.2 ベクトル
  • 8.3 行列

第9章 データフレーム

  • 9.1 外部データファイルを読み込むには
  • 9.2 第2章の分析
  • 9.3 第3章の分析
  • 9.4 第5章の分析
  • 9.5 第6章の分析
  • 9.6 第7章の分析
  • 9.7 データフレームについて

第10章 外れ値が相関係数に及ぼす影響

  • 10.1 問題:動物の体重と脳の重さ
  • 10.2 R で分析してみよう

第11章 統計解析で分かること・分からないこと

  • 11.1 問題:子どものゲーム時間と親の認識
  • 11.2 R で分析してみよう

第12章 二項検定

  • 12.1 二項検定とは
  • 12.2 問題:北海道日本ハムファイターズと東北楽天ゴールデンイーグルスはどちらが強い?
  • 12.3 問題:じゃんけんの結果を予測できるか?

第13章 プリ・ポストデザインデータの分析

  • 13.1 プリ・ポストデザイン
  • 13.2 R で分析してみよう

第14章 質問紙尺度データの処理

  • 14.1 質問紙尺度について
  • 14.2 R で分析してみよう

第15章 回帰分析

  • 15.1 回帰分析とは
  • 15.2 R で分析してみよう

第16章 因子分析

  • 16.1 因子分析とは
  • 16.2 R で分析してみよう

第17章 共分散構造分析

  • 17.1 sem パッケージ
  • 17.2 sem パッケージを利用した共分散構造分析

第18章 人工データの発生

  • 18.1 人工データを使うと
  • 18.2 どのような人工データを発生させるか.
  • 18.3 母集団を指定する
  • 18.4 特定の統計モデルに基づいたデータの発生
  • 18.5 標本統計量を特定の値にする
  • 18.6 再現性のある人工データを発生させる

第19章 検定の多重性と第1 種の誤りの確率

  • 19.1 検定の多重性の問題
  • 19.2 プログラムの全体的なイメージを考える
  • 19.3 プログラムの作成

第20章 検定力分析によるサンプルサイズの決定

  • 20.1 検定力
  • 20.2 検定力を求めるシミュレーション
  • 20.3 検定力分析でサンプルサイズを決める

付録 A R の情報源

  • 書籍
  • サイト
  • その他
  • 引用文献

付録 B 練習問題解答

付録 C FAQ

索 引

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