Rによるやさしい統計学

Front Cover
株式会社 オーム社, Jan 25, 2008 - Business & Economics - 420 pages
Rの操作手順と統計学の基礎が身に付く!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う。具体的には、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く。章末に確認用の練習問題を用意した。
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
1.2.1 他のソフトとの比較
1.2.2 R を使ってみよう
1.3 R を導入しよう
1.3.1 R のインストール手順(Windows)
1.3.2 R のインストール手順(Mac OS X)
1.4 R をさわってみよう
1.4.1 R の画面の様子
1.4.2 基本的な操作の概要
1.5 R をもっとさわってみよう
1.5.1 R を使った統計
1.5.2 同じことをExcel でやると
1.6 R の使い方のコツ
1.6.1 複数の値をまとめて扱う
1.6.2 外部データファイルを読み込んでみよう
1.6.3 関数を作ってみよう
1.6.4 他の人の作った関数を利用する
1.6.5 パッケージをインストールしてみよう
1.6.6 Rcmdr を使ってみる
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
4.3.1 点推定の手順
4.3.2 推定量と推定値
4.3.3 標本抽出に伴う誤差
4.4 推定値がどれくらいあてになるのかを調べる方法
4.4.1 標本抽出の方法――単純無作為抽出
4.4.2 確率変数
4.4.3 確率分布
4.4.4 母集団分布
4.4.5 正規分布
4.4.6 正規分布について少し詳しく
4.4.7 正規母集団から単純無作為抽出を行う
4.5 標本分布
4.5.1 標本分布から何が分かるのか
4.5.2 標本分布を「経験的」に求める
4.5.3 正規母集団の母平均の推定
4.5.4 標本分布を求める
4.5.5 不偏性
4.5.6 標準誤差
4.6 標本平均以外の標本分布
4.6.1 標本分散と不偏分散の標本分布
4.6.2 中央値の標本分布
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
5.2.1 帰無仮説と対立仮説
5.2.2 検定統計量
5.2.3 有意水準と棄却域
5.2.4 統計的仮説検定の結果の報告
5.2.5 p 値
5.2.6 第1 種の誤りと第2 種の誤り
5.2.7 検定力
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
6.3.1 分散の等質性の検定
6.3.2 Welch の検定
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)
7.1.1 一元配置分散分析(対応なし)を実行する
7.1.2 平方和の分解
7.1.3 多重比較(Tukey の方法)
7.2 一元配置分散分析(対応あり)
7.2.1 対応がないものと見なして分散分析をしてみる
7.2.2 一元配置分散分析(対応あり)を実行する
7.2.3 対応の有無による違い
7.2.4 平方和の分解と自由度の計算
7.3 二元配置分散分析(対応なし)
7.3.1 主効果と交互作用効果
7.3.2 二元配置分散分析(対応なし)を分析する
7.3.3 一元配置と見なして分散分析をしてみる
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
8.2.1 ベクトルを作るための関数
8.2.2 ベクトルの基本演算
8.2.3 ベクトルの要素を取り出す
8.3 行列.
8.3.1 行列の基本演算
8.3.2 特別な行列
8.3.3 行列の要素を取り出す
8.3.4 行列を使ってデータを扱う(第7 章を例として)
8.3.5 行列の演算(応用)
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
9.7.1 data.frame 関数により、直接データフレームを作成する場合
9.7.2 すでにあるベクトルを合成してデータフレームを作成する場合
9.7.3 すでにある行列をデータフレームに変換する場合
9.7.4 外部データファイルを読み込んでデータフレームを作る場合
9.7.5 データフレームをデータエディタウィンドウで編集する
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
11.2.1 問題(1)
11.2.2 問題(2)
11.2.3 問題(3)
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?
12.2.1 R で分析してみよう
12.3 問題:じゃんけんの結果を予測できるか? 
12.3.1 R で分析してみよう
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
13.2.1 ポストテストの値を従属変数、プリテストの値を統制変数
(共変量)とした、群の効果に関する共分散分析
13.2.2 変化量について、t 検定によって群の効果を吟味
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
14.2.1 パッケージpsy を利用する
14.2.2 逆転項目の処理
14.2.3 尺度得点の計算
14.2.4 α 係数を求める
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
17.2.1 相関係数行列の入力
17.2.2 測定方程式と構造方程式の記述
17.2.3 共分散構造分析の解
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
18.3.1 1 変数の場合
18.3.2 多変量の場合
18.4 特定の統計モデルに基づいたデータの発生
18.4.1 回帰分析モデル
18.4.2 因子分析モデル
18.5 標本統計量を特定の値にする
18.5.1 データの平均と標準偏差を特定の値にする
18.5.2 データの標本相関係数を任意の値にする
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
20.2.1 独立な2 群のt 検定の検定力
20.2.2 対立仮説のもとでの検定統計量の標本分布
20.3 検定力分析でサンプルサイズを決める
20.3.1 標準の関数を使う
20.3.2 pwr パッケージを使う
20.3.3 t 検定のサンプルサイズを決める
20.3.4 cohen.ES 関数で効果の大きさの値を求める
20.3.5 無相関検定のサンプルサイズを決める
20.3.6 独立性の検定(カイ二乗検定)のサンプルサイズを決める
20.3.7 一元配置分散分析の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
付録 B 練習問題解答
第2章
第3章
第4章
第5章
第6章
第7章
付録 C FAQ
索 引
 

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Contents

第1章 Rと統計学
3
12 なぜRを使うのか
5
122 Rを使ってみよう
7
13 Rを導入しよう
9
131 Rのインストール手順Windows
10
132 Rのインストール手順Mac OS X
16
14 Rをさわってみよう
22
142 基本的な操作の概要
24
73 二元配置分散分析対応なし
183
731 主効果と交互作用効果
184
732 二元配置分散分析対応なしを分析する
188
733 一元配置と見なして分散分析をしてみる
190
74 二元配置分散分析2要因とも対応あり
192
75 二元配置分散分析1要因のみ対応あり
195
まとめ
199
練習問題
201

15 Rをもっとさわってみよう
26
152 同じことをExcelでやると
27
16 Rの使い方のコツ
28
162 外部データファイルを読み込んでみよう
29
163 関数を作ってみよう
31
164 他の人の作った関数を利用する
32
165 パッケージをインストールしてみよう
33
166 Rcmdrを使ってみる
35
17 この本のこれから
36
第2章 1つの変数の記述統計
37
22 本書で用いるデータの説明
38
23 変数の種類
39
24 データの視覚的表現
40
25 平均とは
42
26 平均以外の代表値
44
27 散布度
46
29 分散標準偏差以外の散布度
49
210 標準化
51
211 偏差値
53
まとめ
54
第3章 2つの変数の記述統計
55
32 散布図
56
33 共分散
59
34 相関係数
62
35 クロス集計表
64
36 ファイ係数
66
まとめ
68
第4章母集団と標本
71
42 推測統計の分類
72
43 点推定
73
432 推定量と推定値
74
433 標本抽出に伴う誤差
75
44 推定値がどれくらいあてになるのかを調べる方法
77
442 確率変数
78
443 確率分布
79
444 母集団分布
80
445 正規分布
82
446 正規分布について少し詳しく
84
447 正規母集団から単純無作為抽出を行う
86
45 標本分布
88
451 標本分布から何が分かるのか
89
452 標本分布を経験的に求める
91
453 正規母集団の母平均の推定
93
454 標本分布を求める
94
455 不偏性
98
46 標本平均以外の標本分布
100
461 標本分散と不偏分散の標本分布
101
462 中央値の標本分布
104
まとめ
106
練習問題
107
第5章統計的仮説検定
109
52 統計的仮説検定の手順と用語
111
521 帰無仮説と対立仮説
112
522 検定統計量
113
525 p値
114
53 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
115
54 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
119
55 相関係数の検定無相関検定
124
56 独立性の検定カイ二乗検定
128
57 サンプルサイズの検定結果への影響について
135
まとめ
138
練習問題
139
第6章 2つの平均値を比較する
141
62 独立な2群のt検定
142
63 t検定の前提条件
147
631 分散の等質性の検定
148
632 Welchの検定
149
64 対応のあるt検定
150
まとめ
157
練習問題
158
第7章分散分析
159
711 一元配置分散分析対応なしを実行する
160
712 平方和の分解
165
713 多重比較Tukeyの方法
173
72 一元配置分散分析対応あり
175
722 一元配置分散分析対応ありを実行する
176
723 対応の有無による違い
178
724 平方和の分解と自由度の計算
179
第II部応用編
203
第8章ベクトル行列の基礎
205
821 ベクトルを作るための関数
206
822 ベクトルの基本演算
207
823 ベクトルの要素を取り出す
209
83 行列
210
831 行列の基本演算
213
832 特別な行列
215
833 行列の要素を取り出す
216
834 行列を使ってデータを扱う第7章を例として
217
835 行列の演算応用
220
第9章データフレーム
223
92 第2章の分析
225
93 第3章の分析
230
94 第5章の分析
233
95 第6章の分析
235
96 第7章の分析
238
97 データフレームについて
240
972 すでにあるベクトルを合成してデータフレームを作成する場合
243
974 外部データファイルを読み込んでデータフレームを作る場合
244
975 データフレームをデータエディタウィンドウで編集する
246
第10章外れ値が相関係数に及ぼす影響
247
102 Rで分析してみよう
248
第11章統計解析で分かること分からないこと
255
112 Rで分析してみよう
257
1122 問題2
262
1123 問題3
264
第12章二項検定
267
1221 Rで分析してみよう
268
じゃんけんの結果を予測できるか?
272
1231 Rで分析してみよう
273
第13章プリポストデザインデータの分析
275
132 Rで分析してみよう
277
1321 ポストテストの値を従属変数プリテストの値を統制変数共変量とした群の効果に関する共分散分析
278
1322 変化量についてt検定によって群の効果を吟味
281
第14章質問紙尺度データの処理
283
142 Rで分析してみよう
285
1422 逆転項目の処理
287
1423 尺度得点の計算
288
1424 α係数を求める
289
第15章回帰分析
291
152 Rで分析してみよう
293
第16章因子分析
299
162 Rで分析してみよう
300
第17章共分散構造分析
309
172 semパッケージを利用した共分散構造分析
310
1722 測定方程式と構造方程式の記述
314
1723 共分散構造分析の解
318
第18章人工データの発生
321
183 母集団を指定する
322
1832 多変量の場合
326
184 特定の統計モデルに基づいたデータの発生
332
1842 因子分析モデル
334
185 標本統計量を特定の値にする
338
186 再現性のある人工データを発生させる
340
第19章検定の多重性と第1種の誤りの確率
343
192 プログラムの全体的なイメージを考える
345
193 プログラムの作成
347
第20章検定力分析によるサンプルサイズの決定
357
202 検定力を求めるシミュレーション
359
2022 対立仮説のもとでの検定統計量の標本分布
361
203 検定力分析でサンプルサイズを決める
364
2032 pwrパッケージを使う
367
2033 t検定のサンプルサイズを決める
369
2034 cohenES関数で効果の大きさの値を求める
370
2035 無相関検定のサンプルサイズを決める
372
2037 一元配置分散分析のサンプルサイズを決める
374
付録A Rの情報源
377
サイト
380
その他
381
付録B 練習問題解答
383
第3章
384
第4章
385
第6章
388
第7章
390
付録C FAQ
393
索引
397
奥付
405

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