目次

まえがき（第2版）

第1章　Ｒの基礎と心理統計の基本事項
Section 1　Ｒの基礎
	1-1　始め方と終わり方
	1-2　計算式と代入について
	1-3　関数とオブジェクトについて
	1-4　R scriptの活用
Section 2　覚えておきたい基礎知識
	2-1　尺度水準
	2-2　「質的データ」と「量的データ」
	2-3　「離散変量」と「連続変量」
	2-4　「独立変数」と「従属変数」
	2-5　どの分析を選択するか
	2-6　統計的に有意
	2-7　有意水準は「危険率」ともいう
●演習問題


第2章　データ入力と分布・基礎統計量
Section 1　Ｒを使ってみる
	1-1　Rprojectを立ち上げよう
	1-2　データ入力
	1-3　欠損値について
	1-4　合計得点を出す
Section 2　Ｒでグラフや図を描いてみる
	2-1　ヒストグラム：hist関数
	2-2　箱ひげ図：boxplot関数
Section 3　代表値と散布度の算出
	3-1　代表値と散布度の指標の概略と特徴
	3-2　代表値の算出
	3-3　散布度の算出
	3-4　describe 関数の利用
Section 4　Ｒscriptと作業結果の保存
	4-1　Rscriptの確認
	4-2　レポートの作成・保存
	4-3　Rstudioの振り返り
●演習問題


第3章　相関と相関係数
Section 1　変数間の関連と散布図
	1-1　クロス表（分割表）
	1-2　散布図
	1-3　散布図を描く
	1-4　男女別に散布図を描く
Section 2　相　関
	2-1　相関のとらえかた
	2-2　相関係数を用いる際の注意点
	2-3　相関係数の算出と無相関の検定
	2-4　順位相関係数の算出
Section 3　層別の相関
	3-1　層別（男女別）に相関係数を算出する
	3-2　机の上を片づけよう
●演習問題


第4章　χ2検定――クロス表の分析
Section 1　相違を調べる方法
	1-1　相違に関する，いろいろな検定方法
	1-2　検定方法の選び方
Section 2　1変量のχ2検定
	2-1　χ2検定とは
	2-2　クロス表（分割表）
Section 3　2変量のχ2検定
	3-1　Rでの行列の作り方：matrix関数
	3-2　χ2検定を行なう：chisq.test関数
	3-3　フィッシャーの直接確率計算法：fisher.test関数
	3-4　クロス表ができあがっていない場合の2変量のχ2検定
●演習問題


第5章　t 検定――2変数の相違を見る
Section 1　ｔ検定
	1-1　ｔ検定の2つの種類
	1-2　ｔ検定を行なう際には
	1-3　対応のないt検定
	1-4　対応のあるｔ検定
●演習問題


第6章　分散分析　3変数以上の相違の検討
Section 1　分散分析とは
	1-1　要因配置
	1-2　分散分析のデザイン
	1-3　多重比較
Section 2　1要因の分散分析
	2-1　1要因の分散分析（被験者間計画）
	2-2　1要因の分散分析（被験者内計画：sA型）
Section 3　2要因の分散分析（1）
	3-1　2要因の分散分析
	3-2　主効果と交互作用
	3-3　2要因の分散分析（どちらも被験者間要因：ABs型）
	3-4　データ入力と分析
	3-5　交互作用の分析（単純主効果の検定）
Section 4　2要因の分散分析（2）
	4-1　2要因分散分析（混合計画：AsB型）
●演習問題


第7章　重回帰分析　 連続変数間の因果関係
Section 1　多変量解析とは
	1-1　どのような手法があるのか
	1-2　予測・整理のパターン
	1-3　多変量解析を使用する際の注意点
Section 2　重回帰分析
	2-1　重回帰分析の前に：単回帰分析
	2-2　重回帰分析とは
	2-3　授業難易度・私語・理解度が授業評価に与える影響
	2-4　Rによる重回帰分析
	2-5　充実感への影響要因を見る
	2-6　重回帰分析を行う際の注意点
●演習問題


第8章　クラスタ分析
Section 1　クラスタ分析の実際
	1-1　クラスタ分析とデンドログラム
	1-2　調査協力者の分類
●演習問題


第9章　因子分析――潜在因子からの影響を見る
Section 1　因子分析の考え方
	1-1　因子分析とは
	1-2　共通因子と独自因子
	1-3　共通因子を見つけることが因子分析の目的
Section 2　直交（バリマックス）回転
	2-1　データの読み込み
	2-2　因子数の決定
	2-3　因子分析の実行と結果の読みとり
Section 3　斜交回転
	3-1　斜交回転（プロマックス回転による因子分析）
●演習問題


第10章　因子分析を使いこなす
Section 1　尺度作成のポイント
	1-1　因子分析は何度も行なう
	1-2　尺度を作成する
	1-3　尺度を作成する際の因子分析の手順
Section 2　尺度作成の実際
	2-1　幼児性尺度の作成
	2-2　因子分析の前に
	2-3　因子数の決定
	2-4　1回目の因子分析 （項目の選定）
	2-5　2回目の因子分析 （因子構造の明確化）
	2-6　3回目の因子分析 
	2-7　因子を解釈する
Section 3　尺度の信頼性の検討
	3-1　α係数の算出
	3-2　下位尺度得点の算出
	3-3　数値で調査協力者を分類する
	3-4　新しい変数が加わったデータセットの保存
Section 4　確認的因子分析
	4-1　確認的因子分析の実行
	4-2　適合度の確認
Section 5　確認的因子分析
	5-1　主成分分析の目的
	5-2　どんなときに主成分分析を使うのか
	5-3　主成分分析の分析例
●演習問題


第11章　共分散構造分析
Section 1　パス解析とは
	1-1　パス図を描く
	1-2　パス図の例
	1-3　測定方程式と構造方程式
	1-4　共分散構造分析
Section 2　共分散構造分析(1)
	2-1　測定変数を用いたパス解析（分析例1）
	2-2　データの読み込みと分析手順
	2-3　モデル式の指定と共分散構造分析の実行
	2-4　共分散構造分析の結果の出力
Section 3　共分散構造分析（2）
	3-1　潜在変数間の因果関係（分析例2）
	3-2　データの読み込みと分析手順
	3-3　モデル式の指定と共分散構造分析の実行
	3-4　モデルの評価
	3-5　モデルの改良
Section 4　共分散構造分析（3）
	4-1　双方向の因果関係（分析例3）
	4-2　パス図の描画と方程式の記述と実行
	4-3　モデルの改良
Section 5　共分散構造分析（4）
	5-1　相違を調べる方法（分析例4）
●演習問題


第12章　心理学論文作成の実際　友人関係スタイルと注目・賞賛欲求
Section 1　分析の背景
	1-1　研究の目的
	1-2　項目内容と調査の方法
	1-3　分析のアウトライン
Section 2　友人関係尺度の分析
	2-1　項目分析と因子分析
	2-2　因子得点の算出
Section 3　調査協力者のグループ分け
	3-1　因子得点の特徴（基本統計量と相関）
	3-2　グループ分け（クラスタ分析）
	3-3　グループの特徴を調べる（χ2検定と1要因分散分析）
	3-4　注目・賞賛欲求の群間比較（1要因分散分析）
●演習問題


付録　RとRStudioの導入
	A-1　Rのダウンロードとインストール
	A-2　Rstudio のダウンロードとインストール
	A-3　Rstudio の起動とパッケージの追加
	A-4　Rに関する情報について

あとがき
事項索引
R操作設定項目索引