新刊書


刊行】
 





■著者紹介:
内田 治(うちだ おさむ)

現 在 東京情報大学総合情報学部環境情報学科准教授
著 書
『数量化理論とテキストマイニング』日科技連出版社(2010)
『ビジュアル品質管理の基本(第5版)』日本経済新聞社(2016)
『SPSSによるロジスティック回帰分析(第2版)』オーム社(2016)
『すぐに使えるEXCELによる品質管理』東京図書(2011)
『すぐわかるSPSSによるアンケートの多変量解析(第3版)』東京図書(2011)
『すぐわかるSPSSによるアンケートの調査・集計・解析(第6版)』東京図書(2019)
『JMPによる医療・医薬系データ分析』(共著)東京図書(2017)
『JMPによる医療系データ分析(第2版)』(共著)東京図書(2018)
『Excelによるアンケート分析』東京図書(2020)
その他
訳 書
 『官能評価データの分散分析』(共訳)東京図書(2010)


平野 綾子(ひらの あやこ)

スタッツギルド株式会社データ解析コンサルタント
株式会社テックデザイン嘱託研究員
官能評価・アンケート調査・人事評価を中心に企業におけるデータの統計解析を指導・支援する。
栄養士として病院へ勤務後、統計解析を学び、食品に関するデータの解析に従事。その後、人材開発・人事関連のコンサルティング会社にて、アンケート調査・人事評価データの解析を担当。

■内容紹介



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■目次

第1章 JMP入門
§1	統計の用語
	1-1 データの種類
	1-2 変数
§2	JMPの使い方−JMPについて理解しよう−
	2-1 JMPの概要
	2-2 データの入力方法
§3	JMPによる解析の進め方−JMPを使って解析を進めよう−
	3-1 基本的な解析の手順
	3-2 数値例による解析の実際
§4	JMPとExcel−Excelと連携させよう−
	4-1 Excelによるデータの入力と連携
	4-2 Excelアドインの活用

第2章 1変量の解析
§1	数量データの要約とグラフ化−数量を表すデータをまとめよう−
	1-1 数量データのまとめ方
	1-2 データの層別
§2	カテゴリデータの要約とグラフ化−種類や順序を表すデータをまとめよう−	
	2-1 カテゴリデータのまとめ方(名義尺度の場合)
	2-2 カテゴリデータのまとめ方(順序尺度の場合)

第3章 2変量の解析 
§1	2組の数量データの解析−数量データ同士の関係を調べよう−
	1-1 関係の把握
	1-2 数量データと数量データの関係
§2	2組のカテゴリデータの解析−カテゴリデータ同士の関係を調べよう−	
	2-1 名義尺度と名義尺度の関係
	2-2 順序尺度と順序尺度の関係
	2-3 名義尺度と順序尺度の関係
§3	数量データとカテゴリデータの解析
	3-1 連続尺度と名義尺度の関係
	3-2 名義尺度と連続尺度の関係
	3-3 名義尺度と順序尺度の関係

第4章 多変量の解析
§1	多変量の相関−多種類のデータの関連性を調べよう−
	1-1 数値的解析
	1-2 視覚的解析
§2	主成分分析−多種類のデータを統合しよう−
	2-1 主成分分析の概要
	2-2 主成分分析の実際
§3	対応分析
	3-1 クロス集計表の対応分析
	3-2 01型データ表の対応分析

第5章 回帰分析
§1	単回帰分析−ある数値データから未知の値を予測しよう−
	1-1 単回帰分析の実際
	1-2 単回帰分析における区間推定
§2	重回帰分析−多種類の数値データから未知の値を予測しよう−
	2-1 重回帰分析の実際
	2-2 重回帰分析における変数選択
	2-3 多重共線性
§3	ロジスティック回帰分析−多種類の数値データからグループを予測しよう−
	3-1 ロジスティック回帰の実際
	3-2 ロジスティック回帰における変数選択
			
第6章 仮説検定
§1	検定の概要
	1-1 仮説検定の考え方
	1-2 仮説検定の進め方
§2	検定の実際
	2-1 2つの平均値の違いに関する検定
	2-2 対応のある平均値の違いに関する検定
	2-3 2つの割合の違いに関する検定
	2-4 順序尺度に関する検定

付録 多重対応分析とCochran(コクラン)のQ検定
		

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