本書はSPSSを使ってテキストマイニング(IBM SPSS Text Analytics for Surveys)を解説するものです。テキストマイニングは膨大なデータや独特の手法(いろいろな手法を組み合わせるためアルゴリズムが難しい)を扱うため、SPSSならではの機能を最大限に生かすことができます。

本書はSPSSを使ってロジスティック回帰分析とステップワイズ法を解説します。ロジスティック回帰は医学や薬学、生物学などの自然科学だけでなく社会科学の分野でも利用されています。またステップワイズ法は変数増減法とも呼ばれ、独立変数を少しずつ加えて最適な結果を導き出す手法で、SPSSを使うことで分析できる手法となります。

3要因の分散分析の全デザインを収録し,対応のある・なしによって4つのパターンに分類。それぞれのパターンをすべて解説し,必要となる全シンタックスについても使用方法や内容の意味を含めて余すことなく記述した。ほぼすべての下位検定でもパターン省略をせずに繰り返し掲載。

徹底してわかりやすさを追求したSPSSガイドブックとして好評を得た前書の増補改訂版。2要因の分散分析を対応の「ある」「なし」全パターンについて網羅。今回新たに,グラフ機能や分析結果を論文にまとめていく際の注意点を増補解説。これ1冊で分析作業の流れの把握から論文執筆までたどり着けるよう工夫した。

本書では、相関関係から重回帰分析、因子分析、さらにこれらを組み合わせた分析のパス図を、一つひとつステップを踏みながら描いてゆく。また、各章末では同じ分析をＳＰＳＳで行い、さらに理解が深まるよう配慮した。なお、改訂にあたって等値制約について加筆している。

本書は、Amosを徹底的に使いこなして、正しく論文・レポートが書けるようになるための詳細が盛り込まれている。扱うデータはすべてWebページからダウンロードが可能なため、実際に操作しながらモデルの構成法やその意味を理解できる。初心者からベテランまで、この1冊で共分散構造分析をマスターできる。

本書では各解析手法の解説を“解析のしくみ”と“ 解析の実際”の２章構成とし，ＳＰＳＳの操作手順とあわせて理論と実用の両面からデータ解析を学べるようになっている。初心者にも、ある程度の経験を積んだ人にも役に立つ。

分析内容と手順解説をバランスよく構成した医療統計入門。理にかなった検定や解析を行う力を養うために、統計の専門的内容を省略したり、あまり簡単にはせず、かといって難しい理論まで深入りしない、ちょうど中間に位置する実用的テキスト。リクエストの多かった「サンプルサイズの決定法」や「分析結果の読み解き」を強化した。

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。