線型モデル、固定モデル、変量モデル、混合モデル、一般線型モデルといったモデルは、どのような場合に適用するのか。一つのデータをそれぞれのモデルに適用し、その相違点を比較しつつ解説する。また、混合モデルを分析する場合のモデルの構築方法や、悩みの種である欠損値の処理についてもわかりやすく説明。

研究成果を学会や論文で発表するとき、どの統計手法を選んだらよいか、どうしたら客観的な評価がくだせるか？こうした悩みにこたえるために、医学系でよく使われる統計学の諸手法をわかりやすく解説。多重比較、ノンパラメトリック検定～コックス回帰分析と対数線型分析まで、指示されたとおりにクリックしていけば、誰でもすぐ使えるように書かれている。

論文やレポートで研究成果を発表するときに必要な統計の上手な使い方と分析手法を解説する。アンケート調査の基本をはじめとして、基礎統計量の算出、グラフ表現、ノンパラメトリック検定や回帰分析、そして因子分析や主成分分析など、臨床心理や精神医学の研究に必要な分析手法を一通り網羅している。

この分析とは違う分析法をどうして発想できるのか、どうしてこの分析よりもあの分析法のほうがより良いと考えられるのか―データ分析はデータの収集前から立てる分析計画も重要だが、実際に試行錯誤しながら分析することも重要となる。本書では３人の登場人物の会話を通して、分析を行う際に陥りがちな問題点とその解決策を具体的なデータをもとに学ぶ。

本書は、ひとつの調査データから統計技法の「あわせ技」を駆使して論文・ レポートに仕上げるまでのプロセスを示しながら、そのなかで 必要な統計技法が身につけられるよう、サポートした。興味深い研究事例をもとに、論文・レポート作成のための「よいお手 本」を示しているので、統計手法の意味がこれでよくわかる。

学力テスト、授業評価の要因、友人獲得尺度、幼児性尺度、ケンカに対する捉え方など、さまざまな心理・調査データを用いて、SPSSを用いたデータ解析の基礎からAmosによるグラフィカルなパス図による表現までのひと通りをわかりやすく丁寧に解説。クラスタ分析や判別分析、ロジスティック回帰分析、コレスポンデンス分析など近年この分野で使われている分析手法についても視野に入れた。

本書はそれらの疑問にこたえて、専門分野に必要な統計の基本概念や理論、ＳＰＳＳの基礎的な操作方法、ＡＰＡに準拠した論文への記載例をまとめた。また、妥当性の論証に関する検証方法や有意性検定の問題点に対処する方法、効果量の目安となり得る最新の知見なども紹介している。基礎から実践、まとめまで、教科書としても使える役立つ一冊。

アンケート調査で得られたデータを多変量解析の手法で分析するための進め方を、入力から結果の読み取り方まで、手順を追って解説。SPSSを使い始めたばかりの読者にも、はじめて多変量解析を学ぶ学生・研究者にも、重回帰分析、数量化理論Ⅰ類、ロジスティック回帰分析から判別分析、主成分分析、コレスポンデンス分析まで、すぐに実用に役立つよう書かれている。

アンケートをとるための準備から、調査票の作成、集計の方法、グラフ化を含めた解析の方法までを、統計ソフトＳＰＳＳを使って実用に即して解説する。基礎的な統計学の知識も学びながら、手順どおりに画面をクリックしていくだけで誰にでもアンケート調査の解析手法とその手順や読み取り方が理解できる必携のハンドブック。

初めてアンケート調査おこなうという読者のための、統計ソフトＳＰＳＳを使ったわかりやすい入門書。失敗しない調査の準備・進め方から調査票の作成ポイント、調査結果の考察まで、初心者でも迷わずに進められる。相関分析や独立性の検定、ノンパラメトリック検定、主成分分析、因子分析、判別分析、ロジスティック回帰分析など、アンケートの解析に必要な手法を解説。