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Excelで学ぶやさしい統計学

Excelで学ぶやさしい統計学

  • 著者田久 浩志
  • 定価2,376円 (本体2,200円+税)
  • 判型B5変
  • 296頁
  • ISBN978-4-274-06544-6
  • 発売日2004/02/26
  • 発行元オーム社

Excelで統計の実際を”体験”することで解析のコツをつかむ

Excelを使った統計の実践的入門書。Excelを使って、自分でデータを作成して解析して体験することに重点をおいている。データの集計をして、グラフを描き納得して統計の基本を理解することができる。さらにコードの短いExcel VBAで自分の集めたデータの分布を知ることができる。特に統計は難しいと感じる方におすすめの1冊。
*この本には改訂版があります
『Excelで学ぶやさしい統計学(第2版)』
目 次
 はじめに
 本書を利用するにあたって
序 章 統計が苦手ならここを押さえよう
 はじめに
 他人の不幸は蜜の味?
 統計学とは
第1章 集計表とグラフ
 1.1 集計表とグラフをものにする
  1.1.1 はじめに
  1.1.2 集計表(ピボットテーブル)の作成
  1.1.3 棒グラフの作成
  1.1.4 ピボットテーブルを扱うときの注意
  1.1.5 おわりに
 1.2 折れ線グラフをものにする
  1.2.1 はじめに
  1.2.2 標準正規分布に従う乱数の生成
  1.2.3 折れ線グラフの作成
  1.2.4 より多くのデータの集計
  1.2.5 おわりに
 1.3 実際のデータによる解析
  1.3.1 はじめに
  1.3.2 データの内容
  1.3.3 アンケートデータの修正
  1.3.4 アンケートデータの論理的なチェック
  1.3.5 新規の変数の追加
  1.3.6 アンケートデータの活用
  1.3.7 アンケートデータからの棒グラフの作成
 1.4 アンケートデータのグラフ化――連続量の変数のグラフ
  1.4.1 はじめに
  1.4.2 折れ線グラフの作成
  1.4.3 平均値の表示方法
  1.4.4 散布図の工夫
 1.5 平均と分散の求め方
  1.5.1 はじめに
  1.5.2 生データから平均値を求める
  1.5.3 集計表から平均値を求める
  1.5.4 偏差平方和、分散を求める
  1.5.5 基本的な方法で分散を求める
  1.5.6 計算を工夫して分散を求める
  1.5.7 集計表の確率を利用して分散を求める
  1.5.8 通常の集計表から分散を求める
  1.5.9 標準偏差
  1.5.10 母分散と不偏分散
  1.5.11 その他の統計量
  1.5.12 おわりに
第2章 確率を考える
 2.1 確率とは
  2.1.1 確率変数と確率分布
 2.2 可能性を考える――順列、組み合わせ、確率
  2.2.1 はじめに
  2.2.2 順 列
  2.2.3 組み合わせ
  2.2.4 Excelの関数による階乗、順列、組み合わせの求め方
  2.2.5 確率の基礎
  2.2.6 おわりに
 2.3 確率の分布を考える
  2.3.1 はじめに
  2.3.2 LOTO6の甘いささやき
  2.3.3 ExcelによるLOTO6のシミュレーション
  2.3.4 確率の分布関数を用いた考え方
  2.3.5 おわりに
第3章 分布を考える
 3.1 分布とは
 3.2 統計を体感する演習シートの作成
  3.2.1 はじめに
  3.2.2 操作の概要
  3.2.3 セルの「名前」の定義
  3.2.4 マクロの設定と記録
  3.2.5 マクロの動作確認とグラフの作成
  3.2.6 一様乱数での確認
  3.2.7 一様乱数の和
  3.2.8 おわりに
 3.3 二項分布を体験する――確率分布の基礎はコインを投げて
  3.3.1 はじめに
  3.3.2 二項分布とは
  3.3.3 二項分布の演習シートの作成
  3.3.4 おわりに
 3.4 ポアソン分布
  3.4.1 はじめに
  3.4.2 ポアソン分布とは
  3.4.3 ポアソン分布のシミュレーション
  3.4.4 例1:交通事故と事故死亡者数の発生頻度
  3.4.5 例2:サッカーの得点差
  3.4.6 おわりに
 3.5 分布の王様 正規分布
  3.5.1 はじめに
  3.5.2 演習シートの作成
  3.5.3 正規分布の正式な表現と標準化
  3.5.4 標準正規分布の作成
  3.5.5 正規分布のグラフ(確率密度関数)とその累積(累積確率密度関数)
  3.5.6 おわりに
 3.6 カイ2乗分布を考える
  3.6.1 はじめに
  3.6.2 カイ2乗値とは
  3.6.3 カイ2乗分布を正規分布より求める
  3.6.4 演習シートの準備
  3.6.5 カイ2乗分布と分割表のばらつき
  3.6.6 2×2の分割表の場合
  3.6.7 1×4の分割表の場合
  3.6.8 おわりに
 3.7 F分布を考える
  3.7.1 はじめに
  3.7.2 F分布とは
  3.7.3 演習シートの準備
  3.7.4 おわりに
第4章 標本を比較する
 4.1 2つの変数の分布を考える――棄却検定法
  4.1.1 はじめに
  4.1.2 棄却検定法の考え方
  4.1.3 女性のヒールの高さ
  4.1.4 両側検定と片側検定
  4.1.5 一般的な棄却検定法の手順
  4.1.6 分布の位置関係と一種の誤差、二種の誤差を体験する
  4.1.7 おわりに
 4.2 データの分布を考える――皆の中のあなたの順位
  4.2.1 はじめに
  4.2.2 正規分布に従う点数データの準備
  4.2.3 正規分布に従う点数の標準化
  4.2.4 標準正規分布から偏差値、順位へ
  4.2.5 偏差値を見るときの注意点
  4.2.6 おわりに
 4.3 一部のばらつきから全体のばらつきを求める
  4.3.1 はじめに
  4.3.2 データの準備
  4.3.3 不偏分散と母分散の関係を体験する
  4.3.4 おわりに
  4.4 平均のばらつきを理解する――平均は1つだけではないの?
  4.4.1 標本平均と母平均の関係
  4.4.2 大数の法則を体験する
  4.4.3 中心極限定理
  4.4.4 平均に潜む誤差を考える
  4.4.5 おわりに
 4.5 t分布を体感する――少ない標本から母集団を考える
  4.5.1 はじめに
  4.5.2 標本の分布であるt分布を体感する
  4.5.3 演習シートの準備
  4.5.4 おわりに
 4.6 2つの平均の和と差の分布――違う2つが1つになって
  4.6.1 はじめに
  4.6.2 平均の差の性質を理解する
  4.6.3 演習シートの準備
  4.6.4 おわりに
 4.7 2つの標本平均を考える――t検定
  4.7.1 はじめに
  4.7.2 t分布の演習シートの準備
  4.7.3 おわりに
第5章 違いを考える
 5.1 検定手法を選ぶには
  5.1.1 はじめに
  5.1.2 データの種類と性質を押さえよう
  5.1.3 変数の対応
  5.1.4 検定手法の選び方
  5.1.5 おわりに
 5.2 等分散の検定
  5.2.1 はじめに
  5.2.2 BMIのばらつき
  5.2.3 オーソドックスに等分散の検定を行う方法
  5.2.4 FTEST関数で求める方法
  5.2.5 おわりに
 5.3 t検定の例題
  5.3.1 はじめに
  5.3.2 t検定をオーソドックスに行う方法
  5.3.3 t検定をTTEST関数で行う
  5.3.4 対応のあるt検定
  5.3.5 Welchの検定をオーソドックスに求める方法
  5.3.6 Welchの検定をTTEST関数で行う方法
  5.3.7 集計表からt検定を行う方法
  5.3.8 おわりに
 5.4 カイ2乗検定の演習
  5.4.1 はじめに
  5.4.2 独立性の検定――イッキの有無と年代の関係
  5.4.3 独立性の検定――合コンにおけるイッキ飲みの是非
  5.4.4 あてはまりのよさの検定――ナンバーズの当せん数字
  5.4.5 あてはまりのよさの検定――サッカーの得点差
  5.4.6 マクネマー(McNemar)検定
  5.4.7 マクネマー検定の例題
  5.4.8 おわりに
第6章 分散分析と回帰分析の実践
 6.1 分散分析を理解する
  6.1.1 はじめに
  6.1.2 分散分析の概念
  6.1.3 群間変動を示す平方和を求める
  6.1.4 郡内変動を表す平方和
  6.1.5 平均値の多重比較
  6.1.6 おわりに
 6.2 分散分析の例題
  6.2.1 はじめに
  6.2.2 生データから分散分析を行う
  6.2.3 集計表から分散分析を行う
  6.2.4 散布図による検討
  6.2.5 おわりに
 6.3 回帰分析とは
  6.3.1 はじめに
  6.3.2 データの用意
  6.3.3 簡単に傾きと切片を求めるための散布図の作成
  6.3.4 回帰分析の概念
  6.3.5 回帰係数と切片を求める
  6.3.6 相関係数
  6.3.7 回帰分析と分散分析の関係
  6.3.8 おわりに
第7章 U検定とWilcoxonの符号付順位和検定
 7.1 順位による検定
  7.1.1 はじめに
  7.1.2 順位の性質
  7.1.3 U検定の概略
  7.1.4 U検定の詳細
  7.1.5 Uの分布を体験する
  7.1.6 Wilcoxonの符号付順位和検定
  7.1.7 少数データでの解析――同性と異性のイッキ飲みに対する印象
  7.1.8 Tcalの分布を体験する
  7.1.9 汎用性のあるワークシートを作成する
  7.1.10 おわりに
 7.2 ノンパラメトリック検定の例題
  7.2.1 U検定の例題
  7.2.2 Wilcoxonの符号付順位和検定の例題
  7.2.3 おわりに
 7.3 総合演習――喫煙、セクハラ、イッキ飲みの話題
  7.3.1 喫煙、イッキはセクハラ予備群?
  7.3.2 対象と方法
  7.3.3 喫煙の有無とセクハラの拒絶度の関係のt検定
  7.3.4 イッキの有無と拒絶度
  7.3.5 得られた事実の応用
 あとがき
 索 引

 ここでは、本書で紹介した例題のサンプルファイルを、lzh形式の圧縮ファイルで提供しています(ファイル名:XLS_STAT_V21.lzh 約5.8MB 解凍後サイズ30MB)。
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