はじめに
第1章　統計分析の目的とは
1.1　目的と具体例
1.2　変数の種類、分析法の種類
1.3　分析のこつとは
1.4　良いデータを使うことが重要
1.5　分析対象の母集団を確定する
1.6　相関関係と因果関係
第2章　SPSS の基本操作
2.1　目的
2.2　SPSS の起動と画面の見方
2.3　データの作成と保存
2.3.1　データの新規作成（SPSS への直接入力）
2.3.2　データの読み込み（1）　SPSS データファイルの読み込み
2.3.3　データの読み込み（2）　他のソフトウェアのファイルの利用
2.3.4　データの読み込み（3）　テキストファイル形式データの読み込み
2.3.5　データの読み込み（4）　SPSS シンタックスによるテキスト形式データの定義
2.4　本格的な分析の前に：データの下準備
2.4.1　度数分布表
2.4.2　欠損値の指定
2.4.3　変数ラベルと値ラベル
2.5　値の変容
2.5.1　値の再割り当て
2.5.2　変数の合成・計算
2.6　SPSS シンタックスの基本的な原則と機能
第3章　統計分析の基礎
3.1　目的
3.2　基礎統計量
3.2.1　度数分布表
3.2.2　量的変数の記述統計量
3.2.3　正規分布の性質と分布に関する基本統計量
3.3　基礎統計量の分析
3.3.1　記述統計量
3.3.2　度数分布表
3.4　結果のまとめ方
3.5　まとめ
第4章　クロス集計、独立性の検定
4.1　目的と具体例
4.2　クロス表の一般形
4.2.1　観測度数・周辺度数
4.2.2　表側と表頭
4.2.3　セルパーセント
4.3　関連性、統計的独立
4.4　関連係数
4.4.1　ユールのQ、 φ係数、オッズ比
4.4.2　χ2 値
4.4.3　コンティンジェンシー係数、クラメールのV
4.4.4　γ 係数
4.4.5　ケンドールのτb、スチュアートのτc
4.4.6　相関係数
4.5　独立性の検定
4.5.1　独立性の検定の具体的な手続き.
4.5.2　独立性の検定の注意点
4.6　エラボレーション
4.6.1　多重クロス表
4.6.2　擬似関係
4.6.3　媒介効果
4.6.4　その他の効果
4.7　クロス集計と検定の手順
4.7.1　メニューによる方法
4.7.2　シンタックスによる方法
4.8　結果の読み方とまとめ方
4.8.1　結果の読み方
4.8.2　結果のまとめ方
第5章　平均値の差の検定と分散分析
5.1　目的と具体例
5.2　分析法の考え方
5.2.1　2 つの集団間の平均値の差の検定：t 検定
5.2.2　分散分析の考え方
5.2.3　一元配置の分散分析
5.2.4　二元配置の分散分析
5.3　分析手順
5.3.1　平均値の差の検定
5.3.2　一元配置の分散分析
5.3.3　二元配置の分散分析
5.4　結果のまとめ方と解釈
5.5　分析上の注意点
第6章　単回帰分析
6.1　目的と具体例
6.2　単回帰分析の考え方
6.2.1　単回帰分析の流れ
6.2.2　基本モデル
6.2.3　回帰係数と切片の推定
6.2.4　標準回帰係数
6.2.5　決定係数
6.2.6　決定係数の有意性検定
6.2.7　回帰係数と切片の有意性検定
6.2.8　回帰係数と切片の区間推定
6.3　分析手順
6.3.1　メニューによる方法
6.3.2　シンタックスによる方法
6.3.3　出力結果と解釈
6.4　分析時の注意点
6.4.1　散布図を見て直線関係を確認する
6.4.2　分析前の欠損値処理を忘れずに
6.4.3　外れ値に注意する
6.4.4　質的データの扱いについて
6.4.5　内挿と外挿
6.4.6　決定係数が大きければいいモデルか
第7章　相関と偏相関
7.1　目的と具体例
7.2　相関分析の考え方
7.2.1　散布図
7.2.2　相関係数
7.2.3　相関係数の有意性検定
7.2.4　偏相関係数
7.2.5　順位相関係数
7.3　分析手順
7.3.1　メニューによる方法
7.3.2　シンタックスによる方法
7.3.3　出力結果と解釈
7.4　結果のまとめ方
7.5　分析時の注意点
7.5.1　関係の形状
7.5.2　外れ値の影響
7.5.3　異質なグループを含む場合の相関
7.5.4　相関関係と因果関係
7.5.5　擬似相関の可能性
第8章　重回帰分析
8.1　目的と具体例
8.2　重回帰分析の考え方
8.2.1　重回帰分析の流れ
8.2.2　基本モデル
8.2.3　偏回帰係数と切片の推定
8.2.4　偏回帰係数の解釈
8.2.5　標準偏回帰係数
8.2.6　決定係数
8.2.7　決定係数の有意性検定
8.2.8　偏回帰係数と切片の有意性検定
8.2.9　変数選択
8.3　分析手順
8.3.1　メニューによる方法
8.3.2　シンタックスによる方法
8.3.3　出力結果と解釈
8.4　結果のまとめ方
8.4.1　表のまとめ方
8.4.2　図のまとめ方
8.5　分析時の注意点
8.5.1　分析前に変数の方向を整える
8.5.2　質的変数を説明変数に設定する場合
8.5.3　グループ別に分析する
8.5.4　説明変数間の相関に注意する
8.5.5　決定係数の解釈について
8.5.6　分析結果から因果構造を想定する
8.5.7　モデルの作り方
第9章　ダミー変数と回帰診断
9.1　ダミー変数と交互作用
9.1.1　目的と具体例
9.1.2　分析法の考え方
9.1.3　分析手順
9.1.4　結果のまとめ方と解釈
9.2　回帰診断
9.2.1　回帰診断の概要
9.2.2　外れ値の特定と重回帰分析での影響力評価
9.2.3　多重共線性の問題
第10章　パス解析
10.1　目的と具体例
10.1.1　パス（経路）ごとの因果的効果を分析する
10.1.2　パス解析による因果分析
10.1.3　具体例：地位達成モデル
10.1.4　具体例：マクロデータを用いた分析
10.2　分析法の基本的な考え方
10.2.1　構造方程式とパス解析の前提
10.2.2　因果図式の考え方
10.2.3　パス係数の考え方と解法
10.2.4　パス解析の基本定理
10.2.5　残余変数と残余パス係数についての考え方
10.3　分析手順
10.4　結果のまとめ方
10.4.1　パス・ダイアグラムによる結果の表示
10.4.2　経路間比較の方法とその表へのまとめ方
10.5　分析時の注意点
10.5.1　パス係数の解釈
10.5.2　因果順序の設定
10.5.3　準完全逐次モデル、非完全逐次モデル、非逐次モデル
10.5.4　構造方程式モデリングへ
第11章　変数の合成と主成分分析
11.1　目的と具体例
11.2　主成分分析の考え方
11.2.1　最も説明力の高い軸を通す
11.2.2　線型結合による主成分の表現
11.2.3　固有値・固有ベクトル・主成分得点
11.2.4　主成分負荷量と寄与率
11.2.5　主成分をいくつまで求めるか（解の決定）
11.2.6　信頼性係数
11.3　分析手順
11.3.1　メニューによる主成分分析
11.3.2　シンタックスによる主成分分析
11.3.3　主成分分析の出力結果と解釈
11.3.4　シンタックスによる信頼性係数a の算出
11.3.5　信頼性係数α の出力結果と解釈
11.4　結果のまとめ方
11.4.1　表のまとめ方
11.4.2　図のまとめ方
11.5　分析時の注意点
11.5.1　単純に合成するか、重み付けて合成するか
11.5.2　あてはまりは高いほどよいのか
11.5.3　主成分分析における順序尺度変数の使用
11.5.4　主成分分析における軸の回転
第12章　因子分析
12.1　目的と具体例
12.1.1　潜在的な要因の探索
12.1.2　具体例
12.2　因子分析の考え方
12.2.1　因子分析の流れ
12.2.2　因子分析の基本モデル
12.2.3　因子の抽出
12.2.4　因子軸の回転
12.2.5　因子の解釈
12.3　分析手順
12.3.1　メニューによる方法
12.3.2　シンタックスによる方法
12.3.3　出力結果と解釈
12.4　結果のまとめ方
12.5　分析時の注意点
12.5.1　因子の数について
12.5.2　因子の抽出方法について
第13章　クラスター分析
13.1　目的と具体例
13.2　クラスター分析の考え方
13.2.1　階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析
13.2.2　個体間の距離の測定方法
13.2.3　クラスター間の距離の測定方法
13.3　階層的クラスター分析の手順
13.3.1　メニューによる方法
13.3.2　シンタックスによる方法
13.3.3　出力結果と解釈
13.4　非階層的クラスター分析の手順
13.4.1　メニューによる方法
13.4.2　シンタックスによる方法
13.4.3　出力結果と解釈
13.5　結果のまとめ方
13.6　分析時の注意点
13.6.1　クラスター数の決め方
13.6.2　変数の標準化
13.6.3　得られたクラスターと他の変数との関係の分析
第14章　ログリニア分析
14.1　目的と具体例
14.1.1　クロス表の多様なモデル分析
14.1.2　具体例：社会移動表分析
14.1.3　具体例：一般的なクロス表の分析
14.2　分析法の基本的な考え方
14.2.1　前提と基礎概念
14.2.2　基本的な考え方：2 変数独立モデル
14.2.3　飽和モデル
14.2.4　モデル設定とパラメータの仮定
14.2.5　パラメータ
14.2.6　パラメータと自由度の関係
14.3　多重クロス表のログリニア・モデル
14.3.1　3 変数のログリニア・モデル
14.3.2　相互独立モデル
14.3.3　部分的独立モデル
14.3.4　モデルの分類
14.3.5　その他のモデル
14.4　モデル検定の方法
14.4.1　検定統計量
14.4.2　モデルの選択
14.4.3　モデル選択の別の基準
14.4.4　モデルの残差
14.5　SPSS によるログリニア分析
14.5.1　3 つのコマンド
14.5.2　メニューによる方法
14.5.3　シンタックスによる方法
14.6　出力結果の解釈とまとめ方
14.6.1　出力結果の解釈
14.6.2　結果のまとめ方
第15章　論文作成法：統計分析の利用法とは
15.1　分析の流れと論文の作り方：どうすれば論文ができるか
15.2　仮説とは何か
15.3　分析結果のまとめ方
15.4　結論の書き方
参考文献
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