学び ・ 完全ガイド
分析手法 完全ガイド
統計の代表的な分析手法を、はじめての方にもわかるように。ひとつずつ、やさしく解説するシリーズです。
「分析手法 完全ガイド」は、統計でよく使われる代表的な分析手法を、はじめての方にもわかるように一つずつ解説するシリーズです。それぞれのガイドでは、考え方・数式の意味・つまずきやすいところ・SPSSでの進め方までを、やさしくまとめています。番号は学ぶ順番の目安です。気になるテーマからお読みいただけます。
記述統計・分布の基本
1度数分布表とは？データの分布の形を確かめる、いちばん基本の表。階級の決め方まで。 2標準偏差と分散とは？ばらつきを表す2つの指標。違いと求め方、n−1で割る理由。 3正規分布とは？統計でいちばん登場する分布。68-95-99.7ルールと標準化。 4データ可視化とは？目的に合うグラフの選び方。ヒストグラム・箱ひげ図・散布図の使い分けまで。 5記述統計と推測統計の違いとは？手元のデータの要約から、母集団の推測へ。標準誤差・信頼区間の入口。
関係を見る・差を調べる
6相関分析とは？2つの変数の関係の強さと向き。相関と因果の違いまで。 7カイ二乗検定とは？クロス集計表で、カテゴリ同士の関連を調べる検定。 8t検定とは？2つのグループの平均値に差があるかを調べる検定。 9分散分析（ANOVA）とは？3群以上の平均差を一度に調べる検定。F値と多重比較まで。 10マン・ホイットニーのU検定とは？正規分布を前提としない、ノンパラメトリックな2群比較。 11仮説検定とは？有意差・p値・帰無仮説など、検定の考え方そのものを整理する基礎ガイド。 12二元配置分散分析とは？2つの要因の主効果と交互作用。交互作用プロットの見方まで。 13多重比較とは？どのペアに差があるか。Bonferroni・Tukey HSDの使い分けまで。 14クラスカル・ウォリス検定とは？正規性を仮定せず3群以上を比べるノンパラメトリック検定。Dunn法まで。 15反復測定分散分析とは？同じ対象を3時点以上測ったデータの差。球面性の補正まで。 16パラメトリック検定とノンパラメトリック検定正規性・順位で検定を使い分ける判断基準。t検定⇄U検定などの対応表つき。
予測する・要因の影響を調べる（回帰）
17回帰分析とは？（総合ハブ）回帰の全体像と選び方。単回帰・重回帰・ロジスティックの整理。 18重回帰分析とは？複数の説明変数で結果を予測。決定係数R²とVIFの読み方まで。 19ロジスティック回帰とは？「あり・なし」二値の結果を予測する回帰。オッズ比の読み方まで。 20ROC分析とは？予測モデルの見分ける力をAUCで評価。カットオフの決め方まで。
多変量・データを要約する
21因子分析とは？多数の観測変数の背後にある共通因子を見つける手法。尺度開発・妥当性検討で使う。 22主成分分析とは？多くの変数を少数の総合指標に縮約。固有値・寄与率の読み方まで。 23クラスター分析とは？似た対象をグループ分け。階層・k-meansの使い分けまで。 24信頼性分析（クロンバッハのα）とは？尺度の内的整合性を確認。αの目安と項目削除の判断まで。 25データマイニングとは？大量のデータから規則性やパターンを見つけ出す探索型分析の総称。CRISP-DMまで。 26テキストマイニングとは？自由記述などの文章データを単語に分けて集計し、傾向や関係を探る。
研究の設計・結果の解釈
学びの流れ
この「完全ガイド」は分析手法の理論を学ぶシリーズです。前後の段階もあわせてどうぞ。
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