Rによるやさしい統計学

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内容紹介

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った書籍です。

「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るため、統計の知識とRの操作が無駄なくわかるようになっています。章末には、学習を確認するための練習問題を用意し、理解の助けとしています。

書誌情報

• 著者: 山田剛史, 杉澤武俊, 村井潤一郎(è‘—)
• 発行日: 2012-09-05 (紙書籍版発行日: 2012-09-05)
• 最終更新日: 2012-09-05
• バージョン: 1.0.0
• ページ数: 408ページ(PDF版換算)
• 対応フォーマット: PDF, EPUB
• 出版社: オーム社

対象読者

文科系の学部学生、Rで統計を勉強したい人、Rに興味はあるが、「プログラムはやったことないし難しそうだから」といって敬遠して実際には手を出していない人

著者について

山田剛史

1995年3月東京学芸大学教育学部情報環境科学課程教育情報科学専攻卒業。2007年12月現在、岡山大学教育学部准教授。

杉澤武俊

1998年3月東京大学教育学部総合教育科学科教育心理学コース卒業。2007年12月現在、独立行政法人大学入試センター研究開発部助教。

村井潤一郎

1994年3月東京大学教育学部教育心理学科卒業。2007年12月現在、文京学院大学人間学部准教授。

目次

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
• 1.3　R を導入しよう
• 1.4　R をさわってみよう
• 1.5　R をもっとさわってみよう
• 1.6　R の使い方のコツ
• 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
• 4.4　推定値がどれくらいあてになるのかを調べる方法
• 4.5　標本分布
• 4.6　標本平均以外の標本分布
• 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
• 5.3　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
• 6.4　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）
• 7.2　一元配置分散分析（対応あり）
• 7.3　二元配置分散分析（対応なし）
• 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
• 8.3　行列

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

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

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？
• 12.3　問題：じゃんけんの結果を予測できるか？

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

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

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

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
• 18.4　特定の統計モデルに基づいたデータの発生
• 18.5　標本統計量を特定の値にする
• 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
• 20.3　検定力分析で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

付録 C　FAQ

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