統計解析なんかこわくない 第2版【電子版】
- 出版社
- 医学書院
- 電子版ISBN
- 978-4-260-63800-5
- 電子版発売日
- 2019/02/04
- ページ数
- 224ページ
- 判型
- B5
- フォーマット
- PDF(パソコンへのダウンロード不可)
電子版販売価格:¥2,640 (本体¥2,400+税10%)
- 印刷版ISBN
- 978-4-260-03800-3
- 印刷版発行年月
- 2019/01
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- 対応OS
-
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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概要
目次
本書の使い方
統計学はお好き?
第1章 データを準備する
1 データ解析の落とし穴 実験・調査で悲しい思いをしないために
・研究活動を始める前の注意点(ここがかなり重要)
・調査対象に関する注意点(ここも大事)
・調査票の作成と調査方法の注意点
・データ整理時の注意点
2 データを入力する
・データを入力する
・ウインドウ枠を固定する
・コードを分かりやすく変換する
3 データの内容を検証する
・欠損値の扱い
・並べ替えでデータを検証する
・フィルターの機能でデータを検証する
4 データを集計する
・ピボットテーブルを作る
・注意点
・集計元のデータを再表示する
5 グラフを作る
・ピボットテーブルからすぐにグラフを作る
・表示するフィールドの選択
・フィールドボタン名をグラフから隠す
・Excelに直接値を入力してグラフを作る
・グラフの細かな修正
・変数の割合を比較するには
6 データを加工する
・対象とするデータ
・変数の分布を知る
・わかりやすいグラフを描く
・年齢を年代に変更する
・存在しない階級値を追加する
第2章 統計の基礎を学ぶ
1 基本統計量を求める
・グラフを観察する
・平均と標準偏差をめぐる話
・個々の値から平均と標準偏差を求める
・電卓で平均と標準偏差を求める
・電卓のキーの便利な使い方
・集計表から電卓で平均と標準偏差を求める
・集計表からExcelで平均と標準偏差を求める
・最小値,最大値,中央値,パーセンタイル値を求める
・累積度数,累積相対度数を求める
・順位,平均順位を求める──20~30代の理想のBMI
2 正規分布を体験する
・正規分布のグラフを作る
・標準正規分布への変換
3 違いについて考える
・違いを表現する
・変数の分布を考える
・飛び飛びの値から連続した値へ
・確率といってもグラフの面積
・統計学的仮説検定について
・身近な例──改まったときのヒールの高さ
・棒グラフで平均と標準偏差を示す
・両側検定と片側検定
・一般的な検定の手順
第3章 検定手法をマスターする
1 検定手法を選ぶには
・データの種類と性質をおさえる
・変数における対応の有無
・検定手法の選び方
2 2試料χ2検定
・χ2検定とは
・基本的なχ2検定─―イッキ飲みは男らしい?
・χ2分布の右側確率の求め方
・χ2分布の自由度について少し考える
・楽にp値を求めるには
・4分表での簡便なχ2値の求め方
・χ2検定の使用上の注意
・Yatesの補正
・多試料χ2検定法
3 1試料χ2検定
・マーゲンゾンデの自己抜去
・大安吉日と退院患者数
・1試料χ2検定と2試料χ2検定の違い
――スッピンの定義の男女差
・1試料χ2検定か対応のあるt検定か?
――友だちと恋人とのプレゼント予算の違い
4 McNemar検定
・McNemar(マクネマー)検定とは
・BLSに関する講義前後での学生の意識の変化
・変数に対応をつけるには
・表を加工して対応のあるデータを作る方法
・ピボットテーブルからのMcNemar検定
5 対応のないt検定
・2群の平均値の検定とは
・2つの変数を準備する
・分散が等しいか否かを検討するには――F検定
・等分散とみなせる場合
・等分散とみなせない場合
・Studentのt検定をオーソドックスに行う方法
・Studentのt検定をT.TEST関数で行う方法
・Welchの検定をオーソドックスに行う方法
・Welchの検定をT.TEST関数で行う方法
・集計表からt検定を行う方法
6 対応のあるt検定
・対応のあるt検定とは
・デートに誘ってくれる人によるヒールの高さの違い
・うそも方便――本当の体重,表向きの体重
・多重比較にご用心
・異性にご馳走するなら,異性からご馳走されるなら
・出かける相手によるお化粧や身だしなみの時間について
7 Mann-WhitneyのU検定
・解析を始める前に順位の性質を確認しよう
・U検定とは
・少ないデータでU検定を行う
・多くのデータでU検定を行う
・茶髪はどこまで許せるか――看護職員からみた茶髪の評価
・正規分布とみなせないデータの解析
――あなたの「ちょっと待って」はどれくらい? 日本語のあいまいさの検討
8 Wilcoxonの符号付順位和検定
・少ないデータでの解析──麻酔教室の前後で意識は変わるか
・多くのデータでの解析──変形性頸椎症に対する手術前後の神経症状の変化
9 正規性を検討する
・正規分布と仮定するのを避ける場合
・試料の性質を考慮する場合
・順序尺度であるが連続尺度と見なす場合
付録
Q&A
Q なぜ5%とか1%で検定をするのですか?
Q グラフを選ぶ基準は何ですか?
Q データの数はどれくらい集めればよいのでしょうか?
Q ノンパラメトリック検定,パラメトリック検定とは何ですか?
Q 初心者はどのように統計を勉強するとよいですか?
Q 統計解析は何が何でも必要ですか?
Q 何と何を組み合わせて解析すればよいかがわからないのですが…
Q 統計解析が簡単なんだということを実感したいです
データ解析べからず集
名義尺度を数値として取り扱ってはならない
順序尺度のt検定は場合によりけり
確立された方法を勝手に変えない
少数の調査には要注意
グラフで人をだまさない
値を書き直さない
勝手にデータを取捨選択しない
グラフのスケールは正しく
円グラフはまだお好き?
科学論文は簡潔をめざす
付表
付表1:標準正規分布表(上側確率)
付表2:χ2分布の自由度と上側確率のパーセント点
付表3:t分布の自由度と上側確率および両側確率のパーセント点
付表4:小数自由度のt分布のパーセント点(Welchの検定に使用)
付表5-1,5-2:F分布の自由度と上側確率5%点
付表5-3,5-4:F分布の自由度と上側確率2.5%点
付表5-5,5-6:F分布の自由度と上側確率1%点
付表6-1,6-2:Mann-WhitneyのU検定(標本数が8までの場合)
付表6-3:Mann-WhitneyのU検定(標本数が9以上の場合,
両側確率5%点のUの値)
付表7:Wilcoxonの符号付順位和検定
あとがき
索引