まえがき
すぐわかる統計処理の選び方

１章　これだけ知っていれば十分ですね！
　　　1.1　平均・分散・標準偏差は統計解析の基本です
　　　　データ入力の手順
　　　　基礎統計量の求め方
　　　1.2　分散共分散行列と相関行列を求めましょう
　　　　分散共分散行列と相関行列の求め方
　　　1.3　データの標準化をしてみると？
　　　　データの標準化の手順
　　　　標準化されていることを確認するために
　　　　標準化されたデータの分散共分散行列の求め方
　　　1.4 固有値・固有ベクトル？！
　　　　固有値・固有ベクトルの具体例

２章 重回帰分析で予測してみましょう
　　　2.1　見て理解する重回帰分析
　　　　［配向度］と［温度］の散布図の描き方
　　　　［配向度］と［圧力］の散布図の描き方
　　　　これが重回帰分析です！
　　　2.2　重回帰式の求め方
　　　2.3　偏回帰係数は何を意味しているのでしょうか？
　　　　［配向度］と［温度］の単回帰式――その１
　　　　［配向度］と［圧力］の単回帰式――その2
　　　　［配向度］と［温度］と［圧力］の相関係数の求め方
　　　　［配向度］と［圧力］，［温度］と［圧力］の予測値と残差の求め方
　　　　残差と残差の単回帰式の求め方
　　　　偏回帰係数の意味
　　　2.4　重相関係数と決定係数を調べましょう
　　　　重回帰式の予測値と残差の求め方
　　　　実測値と予測値の相関係数の求め方
　　　2.5　標準偏回帰係数は大切です
　　　　変数の単位を変えてみると……
　　　　変数の単位を変えて重回帰分析をすると……
　　　　データの標準化をしましょう
　　　　標準化された重回帰式の求め方
　　　2.6　多重共線性って、何ですか？
　　　演習２

３章　主成分分析で順位をつけてみましょう
　　　3.1　見て理解する主成分分析
　　　　［介護施設］と［医療施設］の散布図の描き方
　　　　これが主成分分析です！
　　　3.2　分散共分散行列による主成分分析をしましょう
　　　　分散共分散行列による主成分分析の手順
　　　3.3　主成分得点を求めてみると……
　　　　主成分得点の求め方
　　　　主成分得点によるランキングの手順
　　　3.4　相関行列による主成分分析をしましょう
　　　　相関行列による主成分分析の手順　　
　　　3.5　重回帰分析と主成分分析との違いは？
　　　　重回帰分析と主成分分析の違い――変数が２個の場合　　
　　　　重回帰分析と主成分分析の違い――変数が３個の場合　　
　　　3.6　主成分の回転？
　　　演習３

４章 因子分析で深層心理を探ってみましょう
　　　4.1　見て理解する因子分析
　　　　［仕事］と［疲れ］の散布図の描き方
　　　　［仕事］と［イライラ］の散布図の描き方
　　　　［疲れ］と［イライラ］の散布図の描き方
　　　　これが因子分析です！
　　　4.2　相関係数を調べてみましょう
　　　4.3　共通因子を求めましょう―主因子法―
　　　　主因子法による因子分析の手順
　　　4.4　因子の回転をしてみると……！？
　　　　バリマックス回転の手順
　　　4.5　因子得点を求めましょう
　　　　主因子法による因子得点の求め方
　　　4.6　最尤法による因子分析
　　　　最尤法による因子分析の手順
　　　4.7　因子分析と主成分分析の違いは？
　　　演習４

５章　判別分析で境界線を見つけましょう
　　　5.1　見て理解する判別分析
　　　　２つのグループの散布図の描き方
　　　　これが判別分析です！
　　　5.2　線型判別関数を使って境界線を！
　　　　線型判別関数の求め方
　　　5.3　判別得点を求めましょう
　　　　カンタン……ではない判別得点の求め方
　　　　判別得点のカンタンな求め方
　　　5.4　正答率と誤判別率で判別結果を確認しましょう
　　　　正答率・誤判別率の求め方
　　　5.5　標準化された線型判別関数とは！？
　　　演習５

６章　クラスター分析で分類をしましょう
　　　6.1　見て理解するクラスター分析
　　　　散布図を描きましょう
　　　6.2　デンドログラムをつくりましょう
　　　　デンドログラムの描き方
　　　6.3　判別分析とクラスター分析の違いは？
　　　演習６

７章　多次元尺度法って何？
　　　7.1　見て理解する多次元尺度法
　　　　散布図を描きましょう
　　　7.2　これが多次元尺度法です！！
　　　　多次元尺度法の手順
　　　演習７

付録　ロジスティック回帰分析で予測と判別をしてみましょう

参考文献
索引