Stataによる計量政治学

イントロダクション
第I部　リサーチデザイン
第1章　計量政治学とは何か
第2章　研究テーマの選び方
第3章　理論と仮説
第II部　Stata を使った計量分析の方法
第4章　Stata の使い方
第5章　記述統計
第6章　統計的推定
第7章　統計的仮説検定
第8章　平均値の比較
第9章　変数間の関連性
第10章　回帰分析の基礎
第11章　回帰分析を使った統計的推定
第12章　回帰分析の前提と妥当性の診断
第13章　回帰分析の応用
第14章　ロジスティック回帰分析
Appendices
付録
付録A　Stataコマンド一覧
付録B　練習問題の解答

はじめに
本書の構成
本書で利用するデータセットについて
第I部　リサーチデザイン
第1章　計量政治学とは?
1.1　政治を計量する
1.2　数理政治学と計量政治学
第2章　研究テーマの選び方
2.1　リサーチクエスチョンの種類
2.1.1　実証的問題
2.1.2　規範的問題
2.1.3　分析的問題
2.2　「よい研究テーマ」の見つけ方
2.2.1　「よい研究テーマ」の基準
2.2.2　規範的問題から実証的問題への変換方法
2.2.3　パズルを探す
2.2.4　研究論文の構成
まとめ
練習問題
第3章　理論と仮説
3.1　「よい理論」とは？
3.1.1　リサーチデザインのプロセス
3.1.2　因果法則の三つの条件
3.1.3　理論とは
3.1.4　「よい理論」の条件
3.1.5　政治学における理論の実例
3.2　仮説と仮説検証
3.2.1　仮説とは
3.2.2　作業仮説と作業化
3.2.3　分析単位の選択
3.2.4　コントロール変数
3.2.5　変数の測定の問題
3.2.6　生態学的誤謬
まとめ
練習問題
第II部　Stata を使った計量分析の方法 39
第4 章　Stata の使い方
4.1　Stata の概要
4.2　Stata の基本操作
4.3　Do ファイル
4.4　分析の前に
4.4.1　メモリの割当
4.4.2　作業フォルダの指定
4.4.3　ログ（記録）ファイルの利用
4.5　データセットの読み込み、確認、保存
4.5.1　データセットの読み込み
4.5.2　読み込んだデータの確認
4.5.3　データの保存と終了
まとめ
練習問題
第5章　記述統計
5.1　変数の種類と記述統計
5.1.1　カテゴリー変数と量的変数
5.1.2　変数名の変更
5.1.3　カテゴリー変数のコード化
5.1.4　記述統計量と度数分布表
5.1.5　「ラベル」添付とカテゴリー変数の分析方法
5.2　量的変数の視覚化
5.2.1　幹葉図
5.2.2　ヒストグラム
5.2.3　箱ひげ図
まとめ
練習問題
第6章　統計的推定
6.1　母集団と標本
6.2　標本分布
6.3　母平均の推定と信頼区間
6.3.1　母平均の信頼区間
6.3.2　信頼区間の解釈
6.3.3　Stata で信頼区間を求める
まとめ
練習問題
第7章　統計的仮説検定
7.1　統計的仮説検定の基礎
7.1.1　仮説の設定――帰無仮説と対立仮説
7.1.2　有意水準の設定
7.1.3　検定統計量の計算
7.1.4　棄却域の設
7.1.5　検定統計量と棄却域の比較
7.1.6　検定の結論の提示
7.2　統計的仮説検定の諸問題
7.2.1　仮説検定における2 種類の「誤り」と検出力
7.2.2　片側検定か両側検定か
7.2.3　統計的に有意な結論は学術的に有意か
まとめ
練習問題
第8章　平均値の比較
8.1　グループ平均値の比較方法
8.1.1　Welch のt 検定（対応なし）
8.1.2　対応のあるt 検定
8.1.3　サンプルサイズと標本平均
8.2　衆議院選挙データを使った平均値の比較
8.2.1　分析対象データの準備
8.2.2　集計データを使った平均値比較
まとめ
練習問題
第9章　変数間の関連性
9.1　カテゴリー変数間の関連
9.1.1　クロス集計表
9.1.2　カイ2 乗（c2）検定
9.2　数量変数間の関連
9.2.1　相関関係の種類・散布図・相関係数
9.2.2　相関係数を使った統計的仮説検定
まとめ
練習問題
第10章　回帰分析の基礎
10.1　線形回帰――散布図への直線の当てはめ
10.2　最小二乗法
10.3　単回帰と重回帰
10.3.1　衆院選データを使った重回帰
10.3.2　単回帰と重回帰の違い
10.4　決定係数――回帰直線の当てはまりのよさ
まとめ
練習問題
第11章　回帰分析による統計的推定
11.1　単回帰による統計的推定
11.1.1　単回帰モデル
11.1.2　信頼区間と仮説検定
11.2　重回帰分析による統計的推定
11.2.1　重回帰モデル
11.2.2　信頼区間と仮説検定
まとめ
練習問題
第12章　回帰分析の前提と妥当性の診断
12.1　回帰分析の前提
12.1.1　回帰モデルの妥当性
12.1.2　加法性と線形性
12.1.3　誤差の独立性
12.1.4　誤差の分散均一性
12.1.5　誤差の正規
12.2　Stata による回帰診断
12.2.1　残差プロットによる診断
12.2.2　正規QQ プロットによる診断
まとめ
練習問題
第13章　回帰分析の応用
13.1　ダミー変数の利用
13.1.1　ダミー変数
13.1.2　ダミー変数を使った回帰分析
13.2　変数変換
13.2.1　線形変換（linear transformations）
13.2.2　中心化（centering
まとめ
練習問題
第14章　ロジスティック回帰分析
14.1　ロジスティック関数
14.2　ロジスティック回帰分析の手順.
14.2.1　帰無仮説と対立仮説を設定する
14.2.2　説明変数と応答変数の散布図を表示する
14.2.3　ロジスティック回帰式を求める
14.2.4　ロジスティック回帰式の精度を求める
14.2.5　回帰係数を包括的に検定する
14.2.6　回帰係数を個別に検定する
14.2.7　説明変数を複数の値に固定したグラフを作成する
14.2.8　分析結果を解釈する
14.3　衆院選データを使ったロジスティック回帰分析
14.3.1　帰無仮説と対立仮説を設定する
14.3.2　説明変数と応答変数の散布図を表示する
14.3.3　ロジスティック回帰式を求める
14.3.4　ロジスティック回帰式の精度を求める
14.3.5　回帰係数を包括的に検定する
14.3.6　回帰係数を個別に検定する
14.3.7　説明変数を複数の値に固定したグラフを作成する
14.3.8　分析結果を解釈する
まとめ
練習問題
付　録
付録A　Stata コマンド一覧
付録B　練習問題の解答
参考文献
索　引
英文索引