本書はExcelを利用した統計の入門書です。
統計学の説明を丁寧に行うことはもちろん、Excelを使ったことがなかったり、操作方法を忘れてしまったりしている人でも取り組めるよう、Excel自体についても丁寧に説明します。
また、Excelでの集計や分析の手順を覚えるだけでなく、その操作がどういった理論と紐付いているか理解することも重視しています。
分析の意味を理解することにより、適切でない指標でデータを見てしまったり、分析の解釈を間違えてしまったりすることを避けられるようになるからです。
本書を通読することで理論と実務両方の基礎が身につき、集めたデータを分析して結果をアウトプットできるようになります。
＜この本の構成＞
・第I部（第1章〜第4章）：Excelの基本と記述統計学
・第II部（第5章〜第13章）：確率と分布の基本
・第III部（第14章〜第26章）：推測統計学の基本
＜この本の読者対象＞
・統計学を学びたい大学生、社会人
・レポートや資料づくりのためにデータ分析を行いたい大学生、社会人
・Excelそのものの操作を学びたい大学生、社会人
・確率や統計と数学の関係を知りたい理工系学部の大学1年生
・確率や統計の講義を担当する教員
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274230325/
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
はじめに
【第I部 Excelの基本と記述統計学】
第1章 Excelの基本操作を覚えよう
第2章 データからグラフを作ってみよう
第3章 データの特徴を調べて表にしよう
第4章 2つのデータを集計して比較してみよう
【第II部 さまざまな分布と確率の基本】
第5章 確率と分布の基本
第6章 「無限に値をとる」とはどういうこと？
第7章 確率をグラフで囲まれる面積で表そう
第8章 連続型確率変数をより深く学ぼう
第9章 2つの確率変数の関係を見てみよう
第10章 2つの確率変数の和や定数倍に注目してみよう
第11章 n個の確率変数について理解しよう
第12章 大数の法則と中心極限定理を学ぼう
第13章 的当てゲームの分析をしてみよう
【第III部 推測統計学の基本】
第14章 集団の真の母比率を推定しよう
第15章 母平均の推定方法を学ぼう
第16章 集団の真の平均を検定しよう
第17章 2つの集団の平均の差を検定しよう
第18章 3つ以上の集団の平均の差を検定しよう
第19章 二元配置モデルを学ぼう
第20章 適合度検定について学ぼう
第21章 t分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
第22章 F分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
第23章 単回帰分析のイメージを掴もう
第24章 単回帰分析の係数の検定を学ぼう
第25章 重回帰分析のイメージを掴もう
第26章 重回帰分析の係数について学ぼう
第27章 数学注
参考文献・あとがき
索引
はじめに
この本の特徴
この本の読者対象
この本で想定するExcelのバージョン
この本の構成
数学の前提知識
【第I部 Excelの基本と記述統計学】
第1章 Excelの基本操作を覚えよう
1-1 セルに入力してみよう
1-2 ショートカットキーを活用しよう
1-3 矢印キーを活用しよう
1-4 フィルハンドルを活用しよう
1-5 絶対参照と相対参照を使って九九の表を作ろう
コラム functionキーが使えないときの設定
第2章 データからグラフを作ってみよう
2-1 データ入力で気をつけるべき4つのこと
2-2 棒グラフと折れ線グラフを作ってみよう
2-3 度数分布表とヒストグラムを作成しよう
2-4 データが多い場合の工夫
第3章 データの特徴を調べて表にしよう
3-1 ［データ分析］を利用しよう
3-2 いろいろな記述統計量を求めよう
3-3 箱ひげ図を作ってみよう
3-4 記述統計量を自分で算出できるようになろう
3-5 記述統計量を表にまとめて清書しよう
コラム クイックアクセスツールバーを編集しよう
第4章 2つのデータを集計して比較してみよう
4-1 量的データの比較(1) 散布図を作ってみよう
4-2 量的データの比較(2) 散布図に近似直線を付け加えよう
4-3 量的データの比較(3) 2変数の特性値を知ろう
4-4 質的データの比較 ピボットテーブルでクロス表を作ろう
4-5 質的データと量的データの比較 グループごとに記述統計量を表そう
【第II部 さまざまな分布と確率の基本】
第5章 確率と分布の基本
5-1 確率変数と確率分布を理解しよう
5-2 「2種類の結果が得られる試行」の分布
5-3 確率変数の平均・分散・標準偏差と期待値
5-4 1次式の平均・分散・標準偏差
コラム 「IF・VLOOKUP・COUNTIF」と「XLOOKUP」
第6章 「無限に値をとる」とはどういうこと？
6-1 等比数列の和の公式とネイピア数eの定義
6-2 ポアソン分布と幾何分布
6-3 二項分布とポアソン分布の関係
6-4 期待値を拡張してみよう
コラム Tabキーの活用
第7章 確率をグラフで囲まれる面積で表そう
7-1 分布関数と密度関数
7-2 一様分布
7-3 正規分布と標準正規分布
7-4 t分布・カイ2乗分布・F分布
コラム 標準グラフの変更
第8章 連続型確率変数をよりう深く学ぼう
8-1 正規分布の分布関数を使った復習
8-2 定積分と連続型確率変数の期待値計算
8-3 SymPyで正規分布の様子を実感してみよう
8-4 確率変数の線形変換と平均・分散・標準偏差
コラム 関数とTRUEとFALSE
第9章 2つの確率変数の関係を見てみよう
9-1 「独立にコインを投げる」とは？
9-2 共分散・相関係数
9-3 条件付き確率でデータを分析してみよう
コラム オートサムの活用
第10章 2つの確率変数の和や定数倍に注目してみよう
10-1 確率変数の和の平均・分散・標準偏差
10-2 和の分布と再生性
10-3 より広い再生性をもつ分布
コラム 列をまるごと選択する
第11章 n個の確率変数について理解しよう
11-1 n個の確率変数の和や平均
11-2 確率変数の基準化・標準化
11-3 和や平均の基準化・標準化
コラム Altキーの活用
第12章 大数の法則と中心極限定理を学ぼう
12-1 Excelで大数の法則をイメージしよう
12-2 チェビシェフの不等式と大数の法則
12-3 中心極限定理をグラフでイメージしよう
コラム セルの範囲指定の方法
第13章 的当てゲームの分析をしてみよう
13-1 複雑な問題をExcelでシミュレーションしよう
13-2 ほぼ厳密な分布をExcelで導出しよう
コラム VBAの簡単な解説
【第III部 推測統計学のきほん】
第14章 集団の真の母比率を推定しよう
14-1 【例題】真の支持率の95%信頼区画を算出しよう
14-2 母集団と標本
14-3 統計量・統計値・推定量・推定値
14-4 点推定
14-5 二項分布を利用した真の母比率の区間推定
コラム Excelのシート上の計算とプログラミング
第15章 母平均の推定方法を推定しよう
15-1 【例題】身長の真の平均をアンケート結果から区間推定する
15-2 正規母集団の母平均の区間推定（分散既知）
15-3 正規母集団の母平均の区間推定（分散未知）
15-4 母集団に正規性を仮定しない場合
15-5 Excel VBAで確認してみよう
コラム 配列数式・動的配列数式・スピル動作
第16章 集団の真の平均を検定しよう
16-1 【例題(1)】アンケート結果から真の母比率を検定する
16-2 【例題(2)】教え方を変えたらテストの点数が上がったかを検定する
16-3 帰無仮説と対立仮説
16-4 有意水準をもとに帰無仮説を棄却する考え方
16-5 検定統計量と検定統計値
16-6 棄却域の設定
16-7 正規母集団の募兵金の検定に関するP値の導出と検定の結論
16-8 母比率に関する検定でのP値の導出と検定の結論
コラム 「形式を選択して貼り付け」の活用
第17章 2つの集団の平均の差を検定しよう
17-1 【例題】「やり方を変えたら効果があった」といえるのか？
17-2 仮定と検定統計量について
17-3 母平均の差の検定
17-4 より現代的なt検定の方法（Welchの方法）
コラム F2キーの活用
第18章 3つ以上の集団の平均の差を検定しよう
18-1 「なにもかもまったく変化していない」と言われたときに反論できるか？
18-2 一元配置モデルと分散分析表
18-3 集計データのみ与えられた場合の計算方法
コラム Webページからデータを取得するときの豆知識
第19章 二元配置モデルを学ぼう
19-1 【例題】個人差・個体差をコントロールしよう
19-2 繰り返しのない二元配置モデルと分散分析表
19-3 繰り返しのある二元配置
コラム 入力範囲もキーボードで選択する
第20章 適合度検定について学ぼう
20-1 【例題(1)】「そのサイコロは本当に歪んでいる？」
20-2 【例題(2)】「学部ごとに男女比が違う」といえるのか？
20-3 適合度検定
20-4 独立性の検定
第21章 t分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
21-1 【復習】正規母集団の大きさnの標本と自由度n-1のt分布
21-2 正規分布とカイ2乗分布の関係
21-3 正規分布とカイ2乗分布とt分布の関係
21-4 シミュレーションで感覚的に理解しよう
コラム 印刷時の注意点
第22章 F分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
22-1 【復習】一元配置モデル
22-2 カイ2乗分布とF分布の関係
22-3 正規分布とカイ2乗分布とF分布の関係
22-4 シミュレーションで感覚的に理解しよう
コラム 毎日Excelに触るなら
第23章 単回帰分析のイメージを掴もう
23-1 【例題】所得が増えたら消費はどのくらい増えるか？
23-2 単回帰モデル
23-3 最小2乗法と係数の導出
23-4 回帰係数の解釈
23-5 回帰係数の標準誤差と区間推定
コラム Excelでの回帰分析の注意点(1)
第24章 単回帰分析の係数の検定を学ぼう
24-1 【例題】「係数の真の値＝0」を検定する
24-2 回帰係数の標準誤差とt検定
24-3 表に出てくる2つの標準誤差の違い
24-4 分散分析表と決定係数
24-5 決定係数と標本相関係数
コラム 分数や小数には注意しよう
第25章 重回帰分析のイメージを掴もう
25-1 【例題】被説明変数を複数の変数で説明しよう
25-2 重回帰モデル
25-3 回帰係数の推定と係数の意味
25-4 回帰係数のt検定
25-5 自由度修正済みの決定係数
25-6 回帰分析表の外側にあるF値とP値の意味
25-7 「統計的に有意だが○○学的にはほぼ無意味」とは？
コラム Excelでの回帰分析の注意点(2)
第26章 重回帰分析の係数について学ぼう
26-1 【例題】初任給と給与の伸びの両方について性差が見られるか？
26-2 ダミー変数の作成と利用法
26-3 変数選択と自由度修正済み決定係数
26-4 変数選択に関する検定：F検定の利用
コラム：基本のものは古くても覚えやすい
第27章 数学注
27-1 分布収束の定義
27-2 定理8-3の証明
27-3 定理10-8の証明
27-4 定理10-9の証明
27-5 定理10-12の同時正規分布から、X, Yの周辺分布の導出
27-6 定理10-12の同時正規分布から、X, Yの相関係数がpになることの導出
27-7 定理12-1の証明
27-8 定理12-2の証明
27-9 定理21-1の証明
27-10 定理21-2の証明
27-11 定理21-4の証明
27-12 定理21-5の証明
27-13 定理22-1の証明
27-14 定理22-2と定理22-3の証明
参考文献・あとがき
索引
本書で使用するおもな関数
本書で使用するおもなショートカットキー
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