本書は大きく2つの目的で構成され、はじめは統計学の基礎を解説し、データの取り扱いから処理、仮説に至るまでのデータ処理の考え方を説明する。次は、Excelによる実際の手順や、調査研究におけるデータ処理のコツ、大規模データの処理などを解説。Excelでは複雑な統計処理は無理だが、表計算ソフトである利点をいかし、効率の良いデータのまとめ方やグラフ表現などの見せ方を説明する。調査研究のみならず、日常業務でExcelを使用する際にも十分に活用できる。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067969/
正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています
本書の使いかた
Part1 Excelの操作に慣れよう
第1章 Excelの名称と基本操作
第2章 計算をするための3つの方法：式・関数・データ分析
第3章 知っていると便利なこと
Part2 データの統計分析を行う
第4章 統計分析の準備
第5章 データの尺度
第6章 データの処理と統計分析の流れ
Part3 データを集計する：記述統計
第7章 記述統計を行う意味
第8章 度数分布を描く
第9章 代表値を求める：平均値と中央値
第10章 散布度を求める：分散・標準偏差(SD)・四分位偏差・範囲
Part4 正規分布とデータの変換
第11章 正規分布と相対的な位置
第12章 標準得点(ｚ得点)と偏差値
Part5 ２つの変数の関係を記述する
第13章 クロス集計表と散布図
第14章 いろいろな相関関係の表現
第15章 クロス集計表からの関係の表現
Part6 分析方法を選ぶには
第16章 母集団と標本
第17章 検定の考え方
第18章 検定で明らかになるもの：関係と差
第19章 分析のタイプから分析の方法を選ぶ
Part7 推測統計（１）：関係を分析する
第20章 間隔・比尺度同士の関係の検定
第21章 順序尺度同士の関係の検定
第22章 名義尺度同士の関係
Part8 推測統計（２）：差を分析する
第23章 比率の差の分析
第24章 平均値の差の分析：ｔ検定
第25章 分散あるいは標準偏差（SD）の差の分析：F検定
第26章 中央値の差の分析
Part9 分散分析法と研究の計画
第27章 分散分析(ANOVA)とは
第28章 一元配置分散分析（対応なし）
第29章 一元配置分散分析（対応あり）
第30章 二元配置分散分析（２要因とも対応なし）
第31章 二元配置分散分析（１要因対応なし・１要因対応あり）
第32章 研究の計画
▼補遺 �瑤侶彁擦砲弔い�/決定係数の導出
付表1 標準正規分布の面積の表
付表2 スピアマンのｒｓの検定表
付表3 ウィルコクソンの符号化順位検定表
付表4 スチューデント化された範囲の表
参考文献・読書案内
はじめに
Part 1 Excel の操作に慣れよう
第 1 章 Excel の名称と基本操作
1.1 画面の説明
1.2 セルに文字やデータを入力する
1.3 セルの書式を整える
1.4 コピー・切り取り・貼り付け・セルの挿入・セルの削除
1.5 フィルハンドル
第 2 章 計算をするための3 つの方法：式・関数・データ分析
2.1 式を使って計算する
2.2 関数を使って計算する
2.3 「データ分析」というツールを使う
第 3 章 知っていると便利なこと
3.1 データの並べ替え
3.2 行と列の限界
3.3 ウィンドウ枠の固定
3.4 相対参照と絶対参照
3.5 条件付き書式
3.6 アンドゥとリドゥ
Part 2 データの統計分析を行う
第 4 章 統計分析の準備に
4.2 データ表の紹介
4.3 質的データと量的データ
第 5 章 データの尺度
5.1 尺度とは
5.2 尺度を分類する
5.3 尺度を考えるときの注意
第 6 章 データの処理と統計分析の流れ
6.1 分析の流れ
6.2 Excel でできる統計分析の種類
Part 3 データを集計する：記述統計
第 7 章 記述統計を行う意味
第 8 章 度数分布を描く
8.1 ねらい
8.2 棒グラフ・円グラフ・帯グラフ
8.3 ヒストグラム
8.4 Excel で描いてみよう
8.5 度数分布で何を検討するか？
第 9 章 代表値を求める：平均値と中央値
9.1 代表値とは
9.2 平均値を求める
9.3 中央値を求める
9.4 最頻値を求める
9.5 Excel で平均値、中央値、最頻値を求めよう
9.6 平均値・中央値・最頻値を比較する
第 10 章 散布度を求める：分散・標準偏差（SD）・四分位偏差・範囲
10.1 散布度とは
10.2 標準偏差と分散
10.3 四分位偏差
10.4 範囲
Part 4 正規分布とデータの変換
第 11 章 正規分布と相対的な位置
11.1 正規分布とは
11.2 標準正規分布
第 12 章 標準得点（z 得点）と偏差値
12.1 標準得点とは
12.2 標準得点の意味と活用
12.3 標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める
12.4 偏差値
12.5 Excel で標準得点・偏差値を求めよう
12.6 段階点へ変換する
Part 5 2 つの変数の関係を記述する
第 13 章 クロス集計表と散布図
13.1 クロス集計表
13.2 散布図
第 14 章 いろいろな相関関係の表現
14.1 ピアソンの積率相関係数（r）とは
14.2 直線回帰による表現
14.3 スピアマンの順位相関係数（rs）
第 15 章 クロス集計表からの関係の表現
15.1 オッズ比（or）
15.2 クラメールの連関係数（V）
Part 6 分析方法を選ぶには
第 16 章 母集団と標本
16.1 母集団と標本の関係
16.2 標本の抽出
16.3 出現確率を求める：母集団の様子がわかっている場合
第 17 章 検定の考え方
17.1 なぜ検定を行うのか？
17.2 検定の考え方の流れをとらえる
第 18 章 検定で明らかになるもの：関係と差
18.1 関係の図と差の図
18.2 知りたいことを図に描いてみよう
第 19 章 分析のタイプから分析の方法を選ぶ
19.1 分析タイプの7 分類
19.2 分析タイプと分析方法との対応
19.3 関係の分析を分類する
Part 7 推測統計（1）：関係を分析する
第 20 章 間隔・比尺度同士の関係の検定
20.1 ピアソンの積率相関係数：無相関検定
20.2 回帰の分散分析
第 21 章 順序尺度同士の関係の検定
21.1 スピアマンの順位相関係数
第 22 章 名義尺度同士の関係
22.1 独立性の検定：c2 検定
22.2 残差分析
Part 8 推測統計（2）：差を分析する
第 23 章 比率の差の分析
23.1 c2 検定（適合度の検定）：分析タイプ0
23.2 コクランのQ 検定：分析タイプI・VI
23.3 c2 検定（比率の差の検定）：分析タイプII・III
第 24 章 平均値の差の分析：t 検定
24.1 t 検定の方法を分類する
24.2 t 検定（対応なし）
24.3 t 検定（対応あり）
第 25 章 分散あるいは標準偏差（SD）の差の分析：F 検定
25.1 F 検定とは
25.2 F 検定の結果を読む
25.3 Excel でF 検定を行う
第 26 章 中央値の差の分析
26.1 マン・ホイットニーのU 検定
26.2 クラスカル・ウォリスのH 検定
26.3 ウィルコクスンの符号化順位検定
26.4 フリードマンの検定
Part 9 分散分析法と研究の計画
第 27 章 分散分析（ANOVA）とは
27.1 3 つの群以上の平均値の差を考える：分散分析法
27.2 方法の分類
27.3 Excel で分散分析を実施するときの注意
27.4 分散分析の意味と考え方
第 28 章 一元配置分散分析（対応なし）
28.1 一元配置分散分析（対応なし）のデータとは
28.2 一元配置分散分析の結果を読む
28.3 Excel で計算する
28.4 多重比較を行う
第 29 章 一元配置分散分析（対応あり）
29.1 一元配置分散分析（対応あり）
29.2 Excel で計算する
第 30 章 二元配置分散分析（2 要因とも対応なし）
30.1 二元配置分散分析（対応なし）のデータとは
30.2 二元配置分散分析の結果を読む
30.3 交互作用とは何か
30.4 単純主効果の検定：どこに交互作用があるのか
30.5 Excel で計算する
第 31 章 二元配置分散分析（1 要因対応なし・1 要因対応あり）
31.1 二元配置分散分析（1 要因対応なし・1 要因対応あり）のデータとは
31.2 二元配置分散分析の結果を読む
31.3 Excel で計算する
第 32 章 研究の計画
32.1 研究を計画する
32.2 被験者間計画と被験者内計画
32.3 論文で統計はどのように使われているか
補 遺
A.1 S の計算について
A.2 決定係数の導出
A.3 調和平均
付表1 標準正規分布の面積の表
付表2 スピアマンのgs の検定表
付表3 ウィルコクスンの符号化順位検定表
付表4 ステューデント化された範囲の表
付表4.1 ステューデント化された範囲の表（5％水準）
付表4.2 ステューデント化された範囲の表（1％水準）
参考文献・読書案内
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