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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: 2012-09-05 (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