社会調査のための統計データ分析

詳細目次

はじめに
第1章　社会調査とデータ分析
1.1　データをとるということ：データ・情報・知識
1.2　社会調査の意義
1.3　社会調査データの分析
1.4　社会調査の特徴
1.5　社会調査の分類
1.5.1　事例調査と統計的調査
1.5.2　統計調査の特徴
1.6　なぜ、多くの人びとに調査をするのか
1.7　コードで置き換える：操作化と変数
1.8　全数調査と標本調査
1.9　記述統計学と推測統計学
1.10　散らばりに情報がある
1.11　社会についての「情報処理」
第2章　社会調査データの基礎知識
2.1　社会調査で集めたデータ
2.2　個票データと集計データ
2.3　ファイルの形式：コンピュータ上での保存形式
2.4　ファイルの書式：データの並べられ方
2.4.1　自由書式
2.4.2　固定書式
2.5　回答者・変数・値、調査票との対応
2.6　複数回答のコーディング
2.7　変数の尺度レベル
2.7.1　質的変数と量的変数
2.7.2　尺度レベルとデータ分析
2.7.3　尺度レベルと調査設問
COLUMN ● シグマ（S）を攻略しよう
第3章　Excel による社会調査データの操作・加工
3.1　Excel の基本操作
3.1.1　表計算ソフトと統計用ソフト
3.1.2　Excel を立ち上げよう：画面構成と基本的な用語
3.1.3　ワークシートへの入力法
3.1.4　書式の設定
3.2　数式の入力
3.2.1　Excel での計算事始め
3.2.2　演算子と優先順位
3.2.3　小数桁数の調整・数式の文字列化
3.2.4　数式入力の注意点
3.3　セルの参照
3.3.1　入力済みのセルの参照
3.3.2　参照先のデータの変更
3.3.3　計算の繰り返し（数式のコピー）
3.3.4　相対参照
3.3.5　絶対参照
3.4　Excel 関数の基礎
3.5　並べ替えとフィルタ
3.6　変数の加工：カテゴリーをつくる
第4章　1 つの質的変数を記述する：単純集計
4.1　集団の特性と分布
4.1.1　データの構造の復習 4.1.2　分布とは
4.1.3　度数分布表とは 4.2　Excel による度数分布表の作成
4.2.1　質的変数の度数分布表
4.2.2　質的変数の度数分布のグラフ：棒グラフ
4.2.3　量的変数の度数分布表
4.2.4　数式を使うつくり方 4.2.5　ピボットテーブルを使うつくり方
4.2.6　量的変数の度数分布のグラフ：ヒストグラム
4.3　順序尺度の度数分布表
4.4　相対度数の意義：集団の比較
COLUMN ● 割り算の意味
第5章　1 つの量的変数を記述する：基本統計量
5.1　データを1 つの数字であらわす
5.2　データの中心：代表値
5.2.1　平均値
5.2.2　中央値（メディアン）
5.2.3　最頻値（モード）
5.2.4　代表値の使いわけ
5.3　データの散らばり：散布度
5.3.1　代表値だけで大丈夫？
5.3.2　最大値と最小値の差：範囲（レンジ）
5.3.3　平均値からどれくらい離れているか：偏差
5.3.4　偏差平方の平均値：分散
5.3.5　分散の平方根：標準偏差
5.3.6　標準偏差を平均値で割る：変動係数
5.4　Excel で基本統計量を計算しよう
COLUMN ● 集計表から平均値を計算する
COLUMN ● データの歪みと尖り
第6章　異なる尺度上の値を比較する：標準化
6.1　標準偏差の解釈
6.2　テストの点数だけで得意科目がわかるか
6.3　偏差÷標準偏差：標準得点
6.4　標準得点と正規分布の関係
6.5　Excel で標準化しよう
COLUMN ● n - 1 で割る分散と標準偏差
第7章　 データを視覚化する：グラフの読み方・つくり方
7.1　なぜわざわざグラフをつくるのか
7.2　グラフのもとになるデータと系列
7.3　大小を比較する：棒グラフ
7.3.1　棒グラフ
7.3.2　積み上げ棒グラフ
7.4　構成比をあらわす：円グラフと帯グラフ
7.4.1　円グラフ・ドーナツグラフ
7.4.2　帯グラフ
7.5　推移をあらわす：折れ線グラフと面グラフ
7.5.1　折れ線グラフ
7.5.2　面グラフ
7.6　2 つの量的変数の分布をあらわす：散布図
7.7　バランスをあらわす：レーダーチャート
7.8　グラフ作成の注意点
7.9　Excel でグラフをつくってみよう
7.9.1　基本設定
7.9.2　困ったら右クリック：その後の詳細設定
第8章　2 つの量的変数の関連をみるⅠ：相関係数
8.1　散布図からわかること
8.2　相関関係の指標：共分散
8.2.1　相関関係を数字であらわす
8.2.2　まずは偏差から
8.2.3　x とy の偏差を掛ける：偏差積
8.2.4　偏差積の平均値：共分散
8.3　標準化データの共分散：ピアソンの積率相関係数
8.3.1　共分散から相関係数へ
8.3.2　正の相関・無相関・負の相関
8.3.3　相関係数の解釈
8.4　相関係数の注意点
8.5　Excel で相関係数を求めてみよう
COLUMN ● 標準得点の共分散が相関係数の定義式になるワケ
COLUMN ● 順位データ用の相関係数：スピアマンの順位相関係数
第9章　2 つの量的変数の関連をみるⅡ：回帰分析
9.1　散布図に直線を引いてみよう
9.2　用語と記号
9.3　「ズレ」を最小にする直線を引く：最小二乗法の考え方
9.4　x がy にどのくらい影響を与えているか：回帰係数の解釈
9.5　モデルによってどれくらいデータを表現できたか：決定係数
9.6　回帰分析の注意点
9.7　［データ分析］で回帰分析をしてみよう
COLUMN ● 最小二乗法による切片と回帰係数の求め方
COLUMN ● Excel 関数でもできる回帰分析
第10章　3 つの量的変数の関連をみる：偏相関係数
10.1　変数間に相関があったときにどう解釈するか
10.2　みせかけの関係を暴け：擬似相関、第3変数、コントロール
10.3　残差間の相関係数：偏相関係数
10.4　偏相関係数の注意点
10.5　Excel で偏相関係数を求めてみよう
COLUMN ● 集団レベルの相関の解釈は慎重に：生態学的誤謬
第11章　2 つの質的変数の関連をみるⅠ：クロス集計
11.1　グループ別の単純集計
11.2　クロス集計表の構成
11.3　クロス集計による分析のポイント
11.4　ピボットテーブルによるクロス集計の方法
11.5　クロス表のセルに記すこと
11.5.1　度数とパーセント
11.5.2　行パーセントによるクロス集計表
11.5.3　列パーセントによるクロス集計表
11.5.4　全体パーセントによるクロス集計表
11.5.5　ピボットテーブルでのパーセンテージの計算
11.5.6　度数と行パーセントを併記したクロス集計表の作成
第12章　2 つの質的変数の関連をみるⅡ：関連係数
12.1　クロス集計表の関連の強さ
12.2　オッズ比
12.2.1　オッズとは
12.2.2　オッズの計算 12.2.3　オッズ比を求める
12.2.4　オッズ比から関連を読みとる
12.2.5　オッズ比の簡単な計算のしかた
12.2.6　オッズ比の長所と短所
12.3　ファイ係数
12.4　統計的独立と期待度数
12.4.1　もっと大きなクロス集計表での関連
12.4.2　期待度数の考え方
12.4.3　期待度数の計算方法
12.4.4　期待度数と観測度数のズレ
12.5　カイ二乗値
12.5.1　カイ二乗値の計算式
12.6　クラメールのV
12.6.1　計算方法
COLUMN ● ユールのQを用いる場合
COLUMN ● カイ二乗検定
第13章　3 つの質的変数の関連をみる：エラボレイション
13.1　クロス集計における第3 変数
13.2　3 重クロス集計の考え方
13.3　ピボットテーブルによる3 重クロス集計表の作成
13.4　媒介関係をみぬく
13.4.1　男性は運転がヘタなのか？
13.4.2　3 重クロス集計表の作成
13.4.3　3 重クロス集計表をどうみるか
13.4.4　クロス表のエラボレイション
13.5　擬似関係をみぬく
13.5.1　結婚するとキャンディを食べなくなる？
13.5.2　3 重クロス集計表の作成
13.5.3　擬似関係か媒介関係か？
13.6　交互作用効果
COLUMN ● エラボレイションのバリエーション
第14章　データを提示する：論文・レポートとプレゼンテーション
14.1　論文・レポートとプレゼンテーションで書くべきこと
14.2　論文・レポートやプレゼンテーションでの表の示し方
14.3　Microsoft Word との連携
14.3.1　表の貼り付け
14.3.2　グラフの貼り付け
14.3.3　図表番号
14.3.4　相互参照
14.4　Microsoft PowerPoint との連携
14.4.1　直接グラフ作成
14.4.2　強調
14.4.3　アニメーション
第15章　推測統計学と多変量解析
15.1　調査結果を一般化しよう：推測統計学（社会調査士D 科目）に向けて
15.1.1　推測統計学とは
15.1.2　母数を推定する
15.1.3　仮説を検定する
15.2　もっと多くの変数を分析しよう：多変量解析（社会調査士E 科目）に向けて
付　録
付録1　本書で使用した統計記号一覧
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