SPSSによる回帰分析

詳細目次

はじめに
第1章　回帰分析入門
◇1.1　回帰分析の概要
■回帰分析とは
■回帰分析の用語
■回帰分析の用途
◇1.2　回帰分析におけるデータ
■データの種類
■測定の尺度
■変数の種類
第2章　単回帰分析
◇2.1　単回帰分析の基本
■例題1
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■母回帰係数の信頼区間
◇2.2　残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
■標準化残差の正規確率プロット
◇2.3　区間推定
■母回帰式の信頼区間
■個々のデータの予測区間
◇2.4　SPSS の手順
■単回帰分析
■散布図
第3章　重回帰分析
◇3.1 重回帰分析における予備的解析
■例題2
○3.1.1　1変数の解析
■要約統計量
■データのグラフ化
○3.1.2　2変数の解析
■相関行列
■散布図行列
○3.1.3　説明変数ごとの単回帰分析
■x1による単回帰分析
■x2による単回帰分析
■x3による単回帰分析
■x4による単回帰分析
■単回帰分析のまとめ
◇3.2　重回帰分析の実際
○3.2.1　重回帰分析の基本
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■回帰係数の有意性
■標準偏回帰係数
○3.2.2　残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
○3.2.3　回帰診断
■てこ比
■Cook の距離
■DfBeta
○3.2.4　相互検証法とリサンプリング法
（1）予測精度の検証
■Hold out 法
■K-fold 法
■Leave-One-Out 法
（2）回帰係数の検証
■Jackknife 法
■Bootstrap 法
◇3.3　SPSS の手順
■要約統計量
■ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図
■ドットプロット
■相関行列
■散布図行列
■3次元散布図
■単回帰分析
■重回帰分析
■回帰診断
■Bootstrap法
第4章　質的変数とダミー変数
◇4.1　質的変数を含んだ回帰分析
■例題3
■データのグラフ化
○4.1.1　質的変数とダミー変数
○4.1.2　ダミー変数の使い方
■数値例1
■数値例2
■数値例3
○4.1.3　カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数
○4.1.4　ダミー変数の作成
◇4.2　数量化理論Ⅰ類と共分散分析
○4.2.1　数量化理論Ⅰ類
■例題4
○4.2.2　一般線形モデル
○4.2.3　共分散分析
■例題5
■質的変数を含んだ重回帰分析
■データのグラフ化
■ダミー変数による重回帰分析の結果
■共分散分析の結果
◇4.3　SPSS手順
第5章　回帰分析における説明変数の選択
◇5.1　変数選択の方法
○5.1.1　変数選択の必要性
■重要な変数と不要な変数
■良い回帰式
■説明変数の選択方法
■変数選択の基準
○5.1.2　ステップワイズ法
■例題6
■変数選択基準の設定
■ステップワイズ法の結果
○5.1.3　ベストサブセット法
◇5.2　説明変数の組合せで生じる問題
○5.2.1　多重共線性
■多重共線性とは
■許容度
■VIF
■例題7
■説明変数同士の相関行列
■説明変数ごとの単回帰分析
■回帰係数の符号逆転
○5.2.2　解の一意性
■例題8
○5.2.3　欠損値の扱い
■例題9
■リストごとに除外した解析結果
■ペアごとに除外した解析結果
■平均値で置き換えた解析結果
◇5.3 SPSS の手順
■重回帰分析（ステップワイズ法）
■ベストサブセット法
第6章　ロジスティック回帰分析
◇6.1　ロジスティック回帰の基本
○6.1.1　ロジスティック回帰とは
■例題10
■ロジスティック回帰の概念
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.1.2　完全分離
■例題11
○6.1.3　SPSS の手順
◇6.2　ロジスティック回帰の実践
○6.2.1　多重ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰の種類
■例題12
■ロジスティック回帰の結果
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.2.2　変数選択
■変数選択の方法
■変数選択の結果
◇6.3　SPSS の手順
■ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰（尤度比による変数減少法）
第7章　生存分析とCox 回帰
◇7.1　生存分析
○7.1.1　Kaplan- Meier 法による生存率曲線
■例題13
■生存分析とは
■生存率
■生存率曲線
○7.1.2　生存率曲線の比較と検定
■例題14
■2つの生存率の違いに関する検定
■ログランク検定の結果
◇7.2 Cox 回帰
○7.2.1　比例ハザードモデル
■例題15
■比例ハザードモデル
■Cox回帰の結果
○7.2.2　複数の説明変数を含むCox 回帰
■例題16
■複数の説明変数
◇7.3　SPSS の手順
■Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成
■ログランク検定
■Cox 回帰
■複数の説明変数を含むCox 回帰
第8章　パス解析と因果分析
◇8.1　因果関係の解析
○8.1.1　説明変数間の因果関係
■因果関係の整理
○8.1.2　パス解析の概念
■パス図
■パス解析
◇8.2　パス解析の実際
○8.2.1　回帰分析を用いたパス解析
■x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析
■x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析
■x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析
■x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析
○8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析
■共分散構造分析
■AMOS による解析結果
付録
◇付録(1） 一般化線形モデル
◇付録(2） 曲線回帰
◇付録(3） 回帰木と分類木
■決定木
■回帰木の例
■分類木の例
◇付録(4） 多重共線性の診断
◇付録(5） ケースの数と説明変数の数
索　引