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マンガで統計をわかりやすく解説！
本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解！
統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。
統計の基礎を、学びたい方に最適の一冊。

◆プロローグ　トキメキ統計学
◆第1章　データの種類をたしかめよう
1.　カテゴリ－データと数量データ
2.　 カテゴリ－データの注意すべき例
3　. 実務における「とてもおもしろかった」～「とてもつまらなかった」の扱い
例題と解答
まとめ
◆第2章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜数量データ編＞
1.　 度数分布表とヒストグラム
2.　 平均
3.　 中央値
4.　 標準偏差
5.　 度数分布表の「階級」の幅
6.　 推測統計学と記述統計学
例題と解答
まとめ
◆第3章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜カテゴリーデータ編＞
1.　 単純集計表
例題と解答
まとめ
◆第4章　基準値と偏差値
1.　 基準化と基準値
2.　 基準値の特徴
3.　 偏差値
4.　 偏差値の解釈
例題と解答
まとめ
◆第5章　確率を求めよう！
1.　 確率密度関数
2.　 正規分布
3.　 標準正規分布
4.　 カイ二乗分布
5.　 ｔ分布
6.　 Ｆ分布
7.　 「××分布」とExcel
例題と解答
まとめ
◆第6章　2変数の関連を調べよう！
1.　 単相関係数
2.　 相関比
3.　 クラメールの連関係数
例題と解答
まとめ
◆第7章　独立性の検定をマスターしよう！
1.　 「検定」とは
2.　 独立性の検定
3.　 帰無仮説と対立仮説
4.　 P値と「検定」の手順
5.　 独立性の検定と同一性の検定
6.　 「検定」における結論の表現
例題と解答
まとめ
◆付録　Excelで計算してみよう！
■1　度数分布表の（一部の）作成
■2　平均・中央値・標準偏差の算出
■3　「単純集計表」の（一部の）作成
■4　基準値・偏差値の算出
■5　標準正規分布の確率の算出
■6　カイ二乗分布の横軸の目盛りの算出
■7　単相関係数の値の算出
■8　独立性の検定

参考文献
索引

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好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の因子分析編登場！
　本書は『マンガでわかる統計学』、『マンガでわかる統計学　回帰分析編』に続く第３弾。統計分析の一手法である因子分析の基礎から応用まで、マンガと文章と例題で理解させる。因子分析は、非常に人気のある分析手法で、特に心理学をはじめ、いろいろな分野で活用されている。

プロローグ　あなたと私の因子分析
第1章　アンケートの基礎知識
1.標本抽出法
2.調査方法
3.標本の大きさの目安
4.無作為抽出法と有意抽出法
5.量的調査と質的調査
6.データ分析の取り組み方
第2章　調査票と質問
1.調査票の構成
2.質問の分類
3.避けるべき質問
4.避けるべき質問（続）
5.｢真ん中｣の存在
第3章　数学的な基礎知識
1.相関行列
2.単位行列
3.回転
4.固有値と固有ベクトル
5.対称行列
6.行列の補足
7.偏差平方和・分散・標準偏差
第4章　主成分分析
1.主成分分析とは
2.主成分分析の注意点
3.主成分分析の具体例
4.変数の選択と第1主成分
5.第1主成分と総合力
6.累積寄与率の目安
7.第2以降の主成分
8.分散と固有値
第5章　因子分析
1.因子分析とは
2.因子分析の注意点
3.因子分析の具体例
4.本章の例における標本
5.注意点の補足
6.因子負荷量の値が小さな変数の処遇
7.最尤法
8.なぜ回転というとバリマックス法ばかりなのか
9.因子負荷量行列と因子構造行列
10.ブロマックス法
11.仮定できる共通因子の個数の上限
12.主因子法とバリマックス法を｢過去の遺物｣扱いすることに対する疑念
13.因子分析における用語
付 録　さまざまな分析手法
1.多変量解析
1.1　多変量解析の概要
1.2　重回帰分析
1.3　ロジスティック回帰分析
1.4　クラスター分析
1.5　コレスポンデンス分析と数量化Ⅲ類
1.6　構造方程式モデリング
2.その他
2.1　統計的仮説検定
2.2　カプラン・マイヤー法
参考文献
索引

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好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編登場！
本書は好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編である。回帰分析の基本から類書で解説されることの少ないロジスティック回帰分析まで、喫茶店を舞台にマンガでやさしく解説した。

プロローグ　ノルンへようこそ！
第1章　基礎知識
1. 表記のルール
2. 逆関数
3. 指数関数と自然対数関数
4. 指数関数と対数関数の特徴
5. 微分
6. 行列
7. 数量データとカテゴリーデータ
8. 偏差平方和・分散・標準偏差
9. 確率密度関数
第2章　回帰分析
1. 回帰分析とは
2. 回帰分析の具体例
3.「回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. 内挿と外挿
6. 系列相関
7. 直線以外の回帰式
第3章　重回帰分析
1. 重回帰分析とは
2. 重回帰分析の具体例
3.「重回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. マハラノビスの汎距離と重回帰分析における信頼区間と予測区間
6. 説明変数に“測れない”データが存在する場合の重回帰分析
7. 多重共線性
8.「目的変数に対する各説明変数の影響度」と重回帰分析
第4章　ロジスティック回帰分析
1. ロジスティック回帰分析とは
2. 最尤法
3. 目的変数の捉え方
4. ロジスティック回帰分析の具体例
5.「ロジスティック回帰分析の流れ」の注意
6. オッズ比
7.「検定」の名称
8. バブルチャート
付録　Excelで計算してみよう！
1. 自然対数の底
2. 指数関数
3. 自然対数関数
4. 行列の掛け算
5. 逆行列
6. カイ二乗分布の横軸の目盛り
7. カイ二乗分布の確率
8. F分布の横軸の目盛り
9. F分布の確率
10.（重）回帰式の（偏）回帰係数
11. ロジスティック回帰式の回帰係数
参考文献
索引