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目次はこんな感じです。

1．研究するにあたって
　1-1　研究計画をしっかり立てる
　1-2　データの種類を考える
　1-3　調査票の作成
2．これだけは知っておいて
　2-1　統計分析は三平方の定理が大好き
　2-2　全体とサンプル-母集団と標本
　2-3　なんといっても代表値
　2-4　散らばりも大事（1）-分散
　2-5　標本分散と不偏分散
　2-6　散らばりも大事（2）-標準偏差
　2-7　標準偏差（SD）と標準誤差（SE）
　2-8　関連を知りたいことも多い
3．被験者はどれくらい集めればよいか
　3-1　対応のある2つの平均値を比較する場合の被験者数
　3-2　対応のない2つの平均値を比較する場合の被験者数
　3-3　3つ以上の平均値を比較する場合の被験者数
　3-4　相関係数を推定する場合の被験者数
　3-5　尺度を作る場合の被験者数
　3-6　2つの比率を比較する場合の被験者数
4　データの収集と入力
　4-1　データ収集で気をつけなければいけないこと
　4-2　いざデータ入力
　4-3　データ入力後のチェック
5．尺度を作る研究で必要なこと
　5-1　信頼性と妥当性
　5-2　信頼性係数の定義
　5-3　信頼性係数の推定
　5-4　妥当性の確認
6．因子分析
　6-1　因子分析はたくさんの相関関係をコンパクトにまとめる
　6-2　因子分析の方法
　6-3　軸の回転
　6-4　因子分析に関するいくつかの疑問
7．統計的分析の基本ツール
　7-1　統計分析の種類
　7-2　統計的検定の考え方
　7-3　p値の正体
　7-4　統計的推定の考え方
　7-5　自由度とは
8．2つの平均値の比較
　8-1　対応のある2つの平均値の比較
　8-2　対応のない2つの平均値の比較
　8-3　平均値の非劣性・同等性の検証
9．多数の平均値の比較
　9-1　分散分析の基本的な考え方
　9-2　多重比較法について
　9-3　対応のある1要因の平均値の比較
　9-4　対応のない1要因の平均値の比較
　9-5　対応のない2要因の平均値の比較
　9-6　対応のある要因と対応のない要因がある場合の平均値の比較
10．相関係数を用いる研究
　10-1　相関係数の分析
　10-2　相関係数におけるいくつかの注意点
11．回帰分析
　11-1　回帰分析の基本的な考え方
　11-2　単回帰分析を用いた研究事例
　11-3　重回帰分析の考え方
　11-4　重回帰分析を用いた研究事例
　11-5　回帰分析におけるいくつかの注意点
12．共分散構造分析
　12-1　共分散構造分析の基本的な考え方
　12-2　モデルの適合度の比較
　12-3　潜在変数間の相関を説明する因子を仮定したモデルによる分析
　12-4　共分散構造分析におけるいくつかの注意点
13．分割表の分析
　13-1　分割表と連関係数
　13-2　2×2表の分析
　13-3　一般の分割表の分析
　13-4　分割表の分析におけるいくつかの注意点
14．順序分類データの比較
　14-1　順序分類データと分類データの違い
　14-2　対応のある2つの順序分類データの比較
　14-3　対応のある3つ以上の順序分類データの比較
　14-4　対応のない2つの順序分類データの比較
　14-5　対応のない3つ以上の順序分類データの比較
　14-6　順序分類データの分析におけるいくつかの注意点
15．比率の比較
　15-1　比率と分割表
　15-2　対応のある2つの比率の比較
　15-3　対応のある3つ以上の比率の比較
　15-4　対応のない2つの比率の比較
　15-5　対応のない3つ以上の比率の比較
　15-6　比率の非劣性・同等性の検証
付録．信頼区間の推定
　A1．平均値の信頼区間
　A2．対応のある2つの平均値の差の信頼区間
　A3．対応のない2つの平均値の差の信頼区間
　A4．相関係数の信頼区間
　A5．比率の信頼区間
　A6．対応のある2つの比率の差の信頼区間
　A7．対応のない2つの比率の差の信頼区間

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レビュー

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

石井秀宗
1994年東京大学教育学部教育心理学科卒業。2003年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了。博士(教育学)。佼成看護専門学校非常勤講師、大学入試センター研究開発部助手、ミネソタ大学客員研究員などを経て、東京大学大学院教育学研究科教育測定・カリキュラム開発(ベネッセコーポレーション)講座助教授。専門は教育測定学、統計学である。教育学系、心理学系、看護学系など多くの共同研究にも参画している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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