『SPSSで学ぶ調査系データ解析』
田窪正則　著

はじめに
第1章　データ解析の基礎 ――適切なデータを適切に分析する
多変量解析の概念	
Section 1	データの尺度	
Section 2	データの特徴を知る	
2-1	度数分布表とヒストグラム 	
2-2	代表値（最頻値･中央値･平均値）	
2-3	分布のバラツキについて
	（分散・標準偏差）	
Section 3	変数間の関係を考える	
3-1	共分散	
3-2	相関係数	
3-3	因果関係と疑似相関	
Section 4	記述統計と推測統計	
4-1	標本と母集団 	
4-2	検定について	
Section 5	記述統計量の算出	
5-1	分析データ	
5-2	度数分布表	
5-3	相関係数	
5-4	相関図	

第2章　データハンドリング ――データの入力から整備･加工まで
分析の前の下準備	
Section 1	データエディタについて	
1-1	データエディタの構成 	
1-2	［変数ビュー］の各項目について	
1-3	複数のデータエディタ（多重データソース）	
Section 2	他形式データからの読み込み	
2-1	Excelワークシートからコピー＆ペーストで	
2-2	Excel ファイルをSPSS で読み込む	
2-3	テキスト形式ファイルをSPSS で読み込む	
Section 3	データのクリーニング	
3-1	異常値の確認	
3-2	変数プロパティの定義	
3-3	度数分布表とヒストグラム	
Section 4	欠損値の確認と処理	
4-1	欠損値の置き換え（時系列データ）	
4-2	欠損値のあるケースの除外	
Section 5	データ加工のいろいろ	
5-1	値の置き換え	
5-2	値のグループ化	
5-3	量的変数のカテゴリ化	
5-4	計算結果に基づく新変数の作成	
　　　
第3章　クロス集計 ――データを分割し，比較する
この分析の考え方	
Section 1	クロス集計の理論	
1-1	クロス表の見方（行％，列％について）	
1-2	独立性の検定	
1-3	残差の検定	
Section 2	クロス集計の手順	
2-1	例題の概略とデータフォーマット	
2-2	クロス集計の実行 	
Section 3	クロス集計の出力結果	
3-1	クロス集計分析結果の解釈 
3-2	 クロス集計結果からの知見 	
Section 4	クロス集計での注意	
4-1	独立性の検定	
4-2	クロス表における結果の算出例	

第4章　分散分析 ――要因の水準ごとに差を検定する
この分析の考え方	
Section 1	分散分析の理論	
1-1	特性値（データ）の変動（平方和）の分解	
1-2	データフォーマットのパターン	
1-3	分散分析表	
1-4	多重比較	
Section 2	分散分析(1)の手順	
2-1	例題1の概略とデータフォーマット	
2-2	データの設定と入力 	
2-3	分散分析（一元配置）の実行 	
2-4	分散分析（二元配置）の実行	
Section 3	分散分析(1)の出力結果	
3-1	分散分析（一元配置）結果の解釈 	　　
3-2	分散分析（二元配置）結果の解釈	　　
3-3	分散分析（1）結果からの知見	　　
Section 5	分散分析(2)の手順	
4-1	例題2の概略とデータフォーマット	
4-2	データの設定と入力	　　　
4-3	分散分析（2）の実行 	
Section 3	分散分析(2)の出力結果	
5-1	分散分析結果の解釈 	　　
3-2	分散分析（2）結果からの知見	　　
Section 6	分散分析での注意	
　　　
第5章　回帰分析 ――原因から結果を予測する
この分析の考え方	
Section 1	回帰分析の理論	
1-1	回帰分析のイメージ	
1-2	回帰モデル式の意味	　
1-3	回帰分析の前の下ごしらえ	
1-4	モデルの評価	
Section 2	回帰分析の手順
2-1	例題の概略とデータフォーマット
2-2	回帰分析の実行 
Section 3	回帰分析の出力結果
3-1	回帰分析結果の解釈	
3-2	 回帰分析結果からの知見 
Section 4	回帰分析での注意
4-1	データ加工の必要性	
4-2	外れ値について	
4-3	多重共線性の問題	 
4-4	分散不均一の問題
4-5	誤差相関の問題	 
　　　
第6章　判別分析 ――判別関数を用いて，結果を判別する
この分析の考え方	
Section 1	判別分析の理論	
1-1	線形判別関数	
1-2	データに関する評価	　　
1-3	推計された関数の適合に関する評価	 
1-4	結果に関する評価	
1-5	マハラノビスの距離	
1-6	判別分析とロジット分析	　　
1-7	相関比の概念	
Section 2	判別分析の手順	
2-1	例題の概略とデータフォーマット	
2-2	判別分析の実行 	
Section 3	判別分析の出力結果	
3-1	判別分析結果の解釈	
3-2	 判別分析結果からの知見 	
Section 4	判別分析での注意	
4-1	判別分析での流れ	
　　　
第7章　ロジスティック回帰分析 ――２値反応データを解析する
この分析の考え方	
Section 1	ロジスティック回帰の理論	
1-1	ロジスティック関数	
1-2	推計されたロジスティック関数に関する検証	 
1-3	予測確率	
Section 2	ロジスティック回帰の手順	
2-1	例題の概略とデータフォーマット	
2-2	ロジスティック回帰分析の実行 	
Section 3	ロジスティック回帰の出力結果	
3-1	ロジスティック回帰分析結果の解釈	
3-2	ロジスティック回帰分析結果からの知見	
Section 4	ロジスティック回帰での注意	
4-1	ロジスティック回帰分析内でのコーディング	
4-2	ロジスティック回帰分析外でのコーディング	
　　　
第8章　クラスタ分析  ――似たものどうしを分類する
この分析の考え方	
Section 1	クラスタ分析の理論	
1-1	階層法と非階層法	
1-2	階層法について	　　
1-3	値，および測定方法の変換	 
Section 2	クラスタ分析の手順	
2-1	例題1の概略とデータフォーマット	
2-2	クラスタ分析（ケースの分類）の実行 	
Section 3	クラスタ分析の出力結果	
3-1	クラスタ分析（ケースの分類）結果の解釈	
3-2	クラスタ分析（ケースの分類）結果からの知見	
Section 4	変数による分類の例	
4-1	例題2の概略とデータフォーマット	
4-2	クラスタ分析（変数の分類）の実行 	
4-3	クラスタ分析（変数の分類）結果の解釈	
4-4	クラスタ分析（変数の分類）結果からの知見	
Section 5	クラスタ分析での注意	
5-1	階層クラスタ以外のクラスタ分析	
5-2	値の変換	　　
　　　
第9章　因子分析 ――背後にある潜在因子を見出す
この分析の考え方	
Section 1	因子分析の理論	
1-1	因子分析のイメージ	
1-2	因子の抽出	　　
1-3	因子の軸の回転	 
Section 2	因子分析の手順	
2-1	例題の概略とデータフォーマット	
2-2	因子分析の実行 	
Section 3	因子分析の出力結果	
3-1	因子分析結果の解釈	
3-2	因子の解釈（名づけ）とクラスタ分析の利用	
3-2	 因子分析結果からの知見 	
Section 4	因子分析での注意	
4-1	主成分分析との相違	
4-2	データの反転	
4-3	ポジショニングの際のデータフォーマット	 
4-4	因子の解釈	
4-5	適合度指標について	
4-6	その他の問題	

第10章　主成分分析 ――データを少数の成分に縮約する
この分析の考え方	
Section 1	主成分分析の手順	
1-1	例題の概略と
	データフォーマット	
1-2	主成分分析の実行 	
Section 2	主成分分析の出力結果	
2-1	主成分分析結果の解釈	
2-2	 主成分分析結果からの知見 	


参考文献
索　　引