内容紹介
内閣の支持率から合計特殊出生率まで、さまざまな社会情報が数値化されている今日、それらのデータを正しく理解することは、文系・理系問わず非常に重要である。本書では、調査によるデータの収集からその集計・分類などの取り扱い、統計解析手法を用いたデータの分析まで、基礎からていねいに解説。例題には実際の政府統計や公務員試験の資料解釈で出題されたデータを多数使用し、各章末には練習問題も掲載、本文中のデータ、練習問題の解答はExcel(R)ファイルで専用ホームページからすべてダウンロード可能であり、構成に沿って学習を進めることができる。人間の行動や社会現象をさまざまなデータから科学的に読み解く方法を手ほどきする。統計データに携わるすべての人に役立つ、実践的なデータの科学の入門書。
目次
１ 数字で表された社会情報とは―さまざまな統計データ―
１．１ 数字で社会を語るとは
（１）社会情報としての統計データ
（２）統計データの収集
１．２ 政府統計とは
（１）指定統計・承認統計・届出統計
（２）調査統計と業務統計
１．３ 統計データを科学する
２ すべてを調べるか一部を調べるか―全数調査と一部調査―
２．１ 全体を調べる―全数調査―
２．２ 一部を調べる―一部調査―
（１）無作為抽出法
（２）有意抽出
２．３ 誤りの大きさを測るには―標本誤差―
練習問題
３ 実際に調査を行うには―さまざまな調査の実施方法―
３．１ 調査を実施するには
（１）面接調査
（２）留置調査
（３）郵送調査
（４）電話調査
（５）集合調査
（６）インターネット調査（Web調査）
３．２ 調査票を作成するには
（１）調査課題の整理・調査内容の検討
（２）質問項目の作成
（３）質問構成（レイアウト）検討
（４）プリテストの実施・調査票の修正
３．３ 調査環境の変化
―個人情報保護基本法の策定とプライバシーの保護―
（１）個人情報保護法の策定
（２）プライバシーマーク制度
４ 統計データの構造とは―変数とデータ―
４．１ データの属性を表す
（１）データ解析とデータ構造
（２）変数と尺度
４．２ データを分類する
（１）個票データと集計データ
（２）量的データと質的データ
（３）多変量データ
４．３ データは確率的に与えられるか―確率変数―
５ 統計データの分布を見る―集計と分類―
５．１ 量的データを集計・分類する―度数分布表―
（１）なぜ量的データの集計が必要か
（２）度数分布表
（３）度数分布表の問題点
５．２ 質的データを集計・分類する―分割表―
練習問題
６ 分布の中心を測る―さまざまな代表値―
６．１ データの中心を数値で表す―平均―
（１）相加平均（算術平均）
（２）相乗平均（幾何平均）
６．２ データの中心を位置で表す―中央値と最頻値―
（１）中央値（メディアン）
（２）最頻値（モード）
６．３ 分布と代表値の関係を見る
練習問題
７ 分布のバラツキを測る―散布度と集中度―
７．１ データのバラツキを表す―さまざまな散布度―
（１）目的
（２）分散と標準偏差
（３）変動係数
（４）４分位範囲
７．２ データの不均等さを表す―集中度―
（１）ローレンツ曲線
（２）ジニ係数
練習問題
８ 量的な関係を探索する―相関と回帰―
８．１ 関係の強さを測る―相関係数―
（１）相関関係の意味
（２）相関係数の計算
（３）例題
（４）見せかけの相関
８．２ データから予測する―回帰分析―
（１）回帰分析の目的
（２）最小２乗法
（３）決定係数
（４）例題
（５）分析上の注意点
練習問題
９ 量的な現象を予測する―重回帰分析―
９．１ さまざまな要因の影響を測る
（１）重回帰分析の目的
（２）最小２乗法による回帰係数の推定
９．２ よい回帰モデルを見つける
（１）t検定による変数選択
（２）自由度調整済み決定係数と予測の精度
（３）例題
９．３ 回帰モデルを診断する
（１）回帰モデルをめぐるさまざまな問題
（２）非線形の問題
（３）誤差項の自己相関の問題
（４）多重共線性の問題
（５）外れ値の問題
（６）例題
練習問題
10 質的な関連を探索する―カテゴリカルデータ解析―
10．１ 分割表の関連とは何か
10．２ 関連の強さを測る―連関測度―
（１）連関測度とは何か―２×２分割表の場合―
（２）カテゴリーが多いときの連関測度―r×c分割表の場合―
10．３ 関連の有無を検証する―χ2検定―
（１）χ2検定とは何か
（２）独立性の検定
（３）例題
（４）イェーツの連続修正とフィッシャーの直接確率法
練習問題
11 質的な現象を測る―数量化理論―
11．１ 数量化理論とは何か
11．２ 現象を予測する―数量化I類―
（１）開発の経緯
（２）数量化I類の解法
（３）予測結果の評価
（４）分析例：雑誌広告の注目率予測
11．３ 現象を判別・予測する―数量化II類―
（１）開発の経緯
（２）数量化II類の解法
（３）判別結果の評価
（４）分析例：局別視聴傾向の分析
11．４ 現象を分類する―数量化III類―
（１）開発の経緯
（２）数量化III類の解法
（３）データの構造を探る
（４）分析例：『源氏物語』の成立順序の推定
11．５ 関係を探る―数量化IV類―
（１）開発の経緯
（２）数量化IV類の解法
（３）関係を探る
（４）分析例：輸出入に見る国の依存関係
12 複雑な現象を測る―多変量データ解析―
12．１ 多変量データ解析を分析する
12．２ 多変量データ解析の基本
12．３ さまざまな多変量データ解析
（１）主成分分析
（２）因子分析
（３）判別分析
（４）クラスター分析
12．４ 利用上の注意点
練習問題
13 データ解析の実際―世代を測る―
13．１ 世代を測る（１）―コウホート分析―
（１）コウホート分析とは
（２）分析事例：新聞閲読状況のコウホート分析
13．２ 世代を測る（２）―CHAID分析―
（１）CHAID分析とは
（２）分析事例：閲読雑誌記事の世代間比較
付録
Ａ 標準正規分布（確率α→z値）
Ｂ t分布法（確率α，自由度→T値）
Ｃ χ2分布（確率α，自由度→X2値）
コラム一覧
統計学の語源について
Ｃ．Ｆ． ガウスと誤差分布
Ｆ. ゴールトンと相関・回帰
林知己夫とデータの科学
Ｒ．Ａ．フィッシャーと実験計画法
社会調査士制度
▼ 補足資料
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- 『調査と分析のための統計』データダウンロードのご案内2008.04.16