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研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19

清水 優菜, 山本 光 / 数学, 確率・統計

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研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19 - 清水 優菜, 山本 光による研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19はコロナ社 (2020/2/19)によって公開されました。 これには192ページページが含まれており、数学, 確率・統計というジャンルに分類されています。 この本は読者からの反応が良く、6個の評価人の読者から5つ星のうち4.4の評価を受けています。 今すぐ登録して、無料でダウンロードできる何千もの本にアクセスしてください。 登録は無料でした。 サブスクリプションはいつでもキャンセルできます。

研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19 の詳細

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タイトル : 研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19

作者 : 清水 優菜, 山本 光

ISBN-10978-4339029031

発売日2020/2/19

カテゴリー数学, 確率・統計

ファイル名 : 研究に役立つ-jaspによるデータ分析-頻度論的統計とベイズ統計を用いて-日本語-単行本-2020-2-19.pdf

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研究に役立つ JASPによるデータ分析 - 頻度論的統計とベイズ統計を用いて - (日本語) 単行本 – 2020/2/19 - Rのパッケージを利用した高性能なフリーソフトJASPを利用し,頻度論的統計とベイズ統計を比較しながらデータ分析の基礎を学ぶ。具体的なデータの収集・解析・論文に仕上げるための方法を,流れを追って学べるように記述。■対象者・教育学,心理学,看護学を学ぶ大学生。とくに,最終学年になって卒業論文を作成しなければならない(が研究の方法などが全くわからない)学生。・これから初めて研究を行う人,とくに量的研究を行う人。■書籍の特徴1 JASPによる頻度論的分析とベイズ的分析によるデータ分析の方法と結果のまとめ方を知ることができる。2 データ分析の方法だけではなく,先行研究の調べ方やデータの集め方についてもわかる。3 研究のゴールである論文の書き方もわかる。本書は,近年注目を集めている無料の統計ソフトウェア環境であるJASP(Jeffery's Amazing Statistics Program)によるデータ分析法と研究の進め方・まとめ方についてのものである。JASPはヴィジュアル的かつ直感的なグラフィカルユーザインタフェースを採用し,マウス操作で簡単に統計解析を行うことができる。加えて, p値を用いた頻度論的分析だけではなく,ベイズ統計に基づいたベイズ的分析を行うことができるため, JASPは量的研究を行う人にとって有益な武器となるだろう。本書では, JASPによるt検定と分散分析,回帰分析,カイ2乗検定の方法と結果のまとめ方を,頻度論的分析とベイズ的分析の両方についてわかりやすくまとめている。統計解析以前に,研究ではそのデザインやデータ収集が肝となってくる。そこで,本書ではJASPでの統計解析に加え,先行研究の調べ方やデータ集め方についてもまとめている。とくに,データ収集法については, SQS2による紙媒体による方法と, GoogleフォームによるWeb上での方法を紹介している。これらの方法は,より「楽」なデータ収集法であり,これから研究を行う人だけではなく,すでに研究を行っている人にも有益である。研究のゴールは,得られた知見をアウトプットすることである。そこで,本書では,得られた知見のアウトプットの仕方,すなわち論文の書き方もわかりやすくまとめている。筆者たちは,本書を通して多くの人が研究の進め方やデータ分析法,論文の書き方を知り,より多くの有益な研究が行われることを願っている。 ★主要目次★ 1.研究するとは   1.1 研究とは   1.2 研究のおもな流れ 2.先行研究を調べる   2.1 本の調べ方   2.2 論文の調べ方   2.3 論文の種類   2.4 論文の読み方 3.データを集める   3.1 大規模調査データの利用   3.2 質問紙調査 4.データの種類を把握する   4.1 尺度水準   4.2 データセットの種類   4.3 データの準備   4.4  JASPのデータ読み込み 5.データの特徴を把握する   5.1 特徴の数値的把握   5.2 特徴の視覚的把握   5.3  JASPでの求め方 6.データの特徴を推測する   6.1 記述統計学と推測統計学   6.2 統計的検定   6.3 統計的推定   6.4 頻度論的統計   6.5  JASPにおける頻度論的分析の実際 7.ベイズ統計を把握する   7.1 ベイズの定理   7.2 ベイズ的分析の枠組み   7.3  JASPにおけるベイズ的分析の実際   7.4 頻度論的分析とベイズ的分析 8.二つの平均値を比較する   8.1  t検定の方法   8.2 対応ありのt検定 9.三つ以上の平均値を比較する   9.1 分散分析の方法   9.2 分散分析の実行 10.二つの要因に関する平均値を比較する   10.1 二元配置分散分析の方法   10.2 二元配置分散分析の実行 11.二つの変数の関係を検討する   11.1 相関分析の方法   11.2 相関分析の実行 12.変数を予測・説明する   12.1 回帰分析の方法   12.2 回帰分析の実行 13.質的変数の連関を検討する   13.1 カイ2乗検定の方法   13.2 カイ2乗検定の実行 14.結果を図表にまとめる   14.1  t検定と分散分析の図表のつくり方   14.2 相関表のつくり方   14.3 重回帰分析の結果の表のつくり方 15.論文やレポートにまとめる   15.1 論文やレポートの構成   15.2 論文やレポートの書き方   15.3 論文やレポートにおいて注意すべき表現 16.JASPのインストール手順   16.1  JASPのインストール   16.2 ファイルや環境設定

カテゴリー: 数学, 確率・統計