統計関連の書籍はRからPythonが主流になりつつあります。機械学習との親和性もあり、Pythonで分析する人が増えています。とはいえデータサイエンティストのような統計のプロの人ならともかくR、Pythonはプログラムということで敷居が高いと感じる人も少なくありません。また文系を中心とした大学ではSPSSが多いですが、自宅で持ち帰って分析することはできないため、自学自習ではExcelで学習するニーズはあると考えます。
本書は統計解析に必要な知識を解説します。まず基本的な理論を学び、その内容をExcelで実践するものです。理解度テストは企業向けの例題で活用できるものを用意します。
書名に学び直しとしたのはR、Pythonで挫折した人を含め、改めて統計学の基礎をExcelで学び直したい人向けという意味でつけました。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274232350/
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
第1章 データの種類と解析手法
第2章 基本統計量_【代表値】平均・中央値・最頻値・比率
第3章 基本統計量_【散布度】標準偏差・変動係数
第4章 基準値・偏差値
第5章 箱ひげ図
第6章 度数分布・ヒストグラム
第7章 パレート図
第8章 統計分析のグラフ
第9章 正規分布
第10章 層別分析
第11章 相関分析
第12章 単回帰分析
補遺
第1章 データの種類と解析手法
1.1 量的データと質的データ
1.2 名義尺度
1.3 順序尺度
1.4 間隔尺度
1.5 比例尺度
1.6 解析手法の種類
1.7 代表値と散布度
第2章 基本統計量【代表値】
2.1 平均値
計算方法
演習1
2.2 幾何平均
計算方法
演習2
2.3 調和平均
計算方法
演習3
2.4 中央値
計算方法
演習4
2.5 最頻値
計算方法
2.6 比率（割合）
計算方法
第3章 基本統計量【散布度】
3.1 標準偏差とは
3.2 標準偏差の求め方
計算方法
3.3 標準偏差の特徴
分散の算出式
3.4 標準偏差は2つの算出式がある
3.5 標本標準偏差はなぜn ? 1 で割るのか
3.6 「 n ?1」の理由を簡単な例で確かめる
3.7 母標準偏差 = 標本標準偏差の平均
演習5
3.8 変動係数
3.9 レンジ（範囲）
演習6
3.10 比率の分散
演習7
問題1 理解度テスト
第4章 基準値と偏差値
4.1 平均を考慮しての個体評価値の比較
4.2 標準偏差を考慮しての個体評価値の比較
4.3 平均と標準偏差の大小で個体評価は決まる
問題2 理解度テスト
4.4 基準値
問題3 理解度テスト
4.5 偏差値
4.6 偏差値の解釈
演習8
問題4 理解度テスト
第5章 箱ひげ図
5.1 パーセンタイル
5.2 第1 四分位点・第3四分位点
5.3 四分位偏差
5.4 四分位点、四分位偏差の解釈
5.5 箱ひげ図とは
5.6 箱ひげ図の見方
5.7 上側点、下側点の算出方法
5.8 上内境界点、下内境界点の算出方法
5.9 外れ値
演習9
問題5 理解度テスト
第6章 度数分布・ヒストグラム
6.1 度数分布
6.2 度数分布表
6.3 階級の幅・階級の個数
6.4 ヒストグラム
6.5 好ましくないヒストグラム
6.6 ヒストグラムの階級数の決め方
6.7 ヒストグラムの種類
6.8 ヒストグラムの作成手順
6.8.1 作成手順1
6.8.2 作成手順2
6.8.3 作成手順3
6.8.4 作成手順4
演習10
問題6 理解度テスト
第7章 パレート図
7.1 パレート図
7.2 パレート図の事例
7.2.1 パレート図の作成
7.2.2 パレート図の見方
演習11
問題7 理解度テスト
問題8 理解度テスト
第8章 統計分析のグラフ
8.1 さまざまなグラフ
8.1.1 棒グラフ
8.1.2 折れ線グラフ
8.1.3 円グラフ
8.1.4 帯グラフ
8.1.5 レーダーチャート
8.1.6 散布図
第9章 正規分布
9.1 正規分布とは
9.2 正規分布の形状
9.3 正規分布の関数式
演習12
9.4 正規分布のあてはめ
演習13
9.5 正規分布の形状と平均・標準偏差との関係
9.6 正規分布の確率（面積）の解釈
演習14
演習15
演習16
演習17
問題9 理解度テスト
9.7 ヒストグラムが正規分布であることの判定
9.8 サンプルの正規性、母集団の正規性
9.9 歪度・尖度
9.10 歪度・尖度から正規分布の判定
演習18
9.11 正規確率プロット
演習19
9.12 品質管理（QC）での正規分布の必要性
第10章 層別分析
10.1 層別とは
10.2 個体属性別の層別分析
10.3 製品特性別の層別分析
問題10 理解度テスト
問題11 理解度テスト
10.4 t 検定
第11章 相関分析
11.1 相関分析で学ぶ解析手法
11.2 関数関係
11.3 相関関係
11.4 因果関係
11.5 散布図
11.6 散布図から把握できること
11.6.1 (1) 異常値がないかが把握できる
11.6.2 (2) 相関の有無が把握できる
11.7 単相関係数
11.7.1 単相関係数とは
11.7.2 単相関係数の値の検討
11.7.3 単相関係数はどのようにして求めるのか
11.8 単相関係数算出の公式
演習20
演習21
11.9 単相関係数の検定
11.9.1 単相関係数の検定の手順
問題12 理解度テスト
11.10 スピアマン順位相関係数
演習22
11.11 相関比
演習23
11.12 クラメール連関係数
演習24
第12章 単回帰分析
12.1 単回帰分析とは
12.2 最小2乗法
12.3 単回帰式算出の計算方法
12.4 理論値の算出
12.5 散布図に単回帰式の直線を描く
演習25
12.6 単相関関係における「強さ」と「大きさ」とは
問題13 理解度テスト
補遺 supplement アドインを利用しよう
S.1 Excel のアドインソフトウエアで実行できる機能
S.2 ダウンロード方法
S.3 統計解析ソフトウェアの起動方法
S.4 統計解析ソフトウェアの操作方法
S.4.1 基本統計量
S.4.2 相関分析
S.4.3 対応のないt 検定（母平均）
S.4.4 正規分布
索引
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