R＆STARデータ分析入門
著者たちが開発した統計分析ソフトjs-STARと，高機能でありながら初心者には敷居が高かった統計パッケージRとを一体化し，初心者でもらくらくRを使いこなせるようにした画期的統計分析入門。初心者にもベテランにも，分析をスマートに効率よく行う強力な武器！
Ｒ＆ＳＴＡＲ データ分析入門――目次
はじめに
0章 道具の入手と事前知識
0.1 道具の入手
0.2 データの種類と分析法
練習問題［1］
第1部 度数の分析
1章 1×2表の分析：正確二項検定
【例題1】スイーツの試作品は売れるか？
1.0 操作環境と操作手順のイメージ
1.1 操作手順
1.2 図を読む
1.3 検定結果を読む：p値を理解する
1.4 統計的検定を実習する
（1）帰無仮説（Ｈ0）を立てる
（2）対立仮説（Ｈ1）を立てる
（3）帰無仮説に従った母集団分布をつくる
（4）有意水準の領域を決める
（5）有意性を判定する
（6）効果量を計算する
（7）検出力を計算する
1.5 結果の書き方
1.6 統計的推定
1.7 パワーアナリシス
〈コラム1〉タイプ・エラーとタイプ・エラー
2章 1×2表の分析：母比率不等
【例題2】死亡率は全国平均より高いか？
2.1 操作手順
2.2 図を読む
2.3 検定結果を読む
2.4 区間推定の結果を読む
2.5 結果の書き方
2.6 パワーアナリシス
3章 1×ｊ表の分析：カイ二乗検定
【例題3】小学生はどんなほめられ方が好きか？
3.1 操作手順
3.2 図を読む
3.3 検定結果を読む
3.4 カイ二乗検定を実習する
（1）χ2値を計算する
（2）帰無仮説のカイ二乗分布を描く
（3）有意性を判定する
（4）検出力を求める
3.5 多重比較の結果を読む
3.6 結果の書き方
3.7 パワーアナリシス
練習問題［2］
4章 2×2表の分析：フィッシャーの正確検定
【例題4】仮設住宅は健康を害するか？
4.1 操作手順
4.2 図を読む
4.3 検定結果を読む
4.4 結果の書き方
4.5 点推定と信頼区間推定
4.6 パワーアナリシス
5章 ｉ×ｊ表の分析：カイ二乗検定
【例題5】コンビニの利用頻度に差があるか？
5.1 操作手順
5.2 図を読む
5.3 標本比率と期待度数を理解する
5.4 検定結果を読む
5.5 残差分析の結果を読む
5.6 多重比較の結果を読む
5.7 結果の書き方
5.8 パワーアナリシス
5.9 カイ二乗検定の制約と対策
〈コラム2〉χ2値をＲ画面で計算する
6章 2×2×ｋ表の分析：層化解析
【例題6】特進クラスの創設は失敗だったか？
6.1 操作手順
6.2 図を読む
6.3 統計的モデリングを理解する
6.4 モデリングの結果を読む
6.5 過分散を判定する
6.6 選出モデルを解釈する
6.7 結果の書き方
6.8 情報量基準を理解する：良いモデルとは何か
6.9 共通オッズ比を読む
6.10 層別に分析する
〈コラム3〉効果の方向を回帰係数から読む
第2部 平均の分析：実験計画法
7章 ｔ検定：参加者間
【例題7】どっちのラーメン店が「うまい」か？
7.1 操作手順
7.2 図を読む
7.3 検定結果を読む
（1）帰無仮設（H0）を立てる
（2）対立仮設（H1）を立てる
（3）基本統計量を読む
（4）分散の同質性を検定する
（5）ｔ検定の結果を読む
7.4 結果の書き方
7.5 ｔ検定を実習する
（1）ｔ値を計算する
（2）帰無仮説のｔ分布を描く
（3）有意性を判定する
7.6 平均の差の信頼区間推定
7.7 ボックスプロット（箱ひげ図）を見る
〈コラム4〉代表値と散布度
〈コラム5〉分散と標準偏差
練習問題［3］
8章 ｔ検定：参加者内
【例題8】新設コースの名称，どちらがアピールするか？
8.1 操作手順
8.2 図を読む
8.3 検定結果を読む
8.4 結果の書き方
〈コラム6〉参加者内ｔ値を計算してみよう
〈コラム7〉代入によるデータの一括入力機能
9章 分散分析のしくみ
【例題9】平均を分析するのに，なぜ“分散分析”なのか？
9.1 四コマ漫画：データ・の値はなぜ1になったのか
9.2 アノヴァテーブルの作成
10章 分散分析Ａｓ：1要因参加者間
【例題10】笑いは創造力を高めるか？
10.1 操作手順
10.2 図を読む
10.3 基本統計量を読む
10.4 分散分析表を読む
10.5 分散分析を実習する
（1）帰無仮説のＦ分布を描く
（2）有意性を判定する
（3）効果量と検出力を求める
10.6 結果の書き方
10.7 多重比較の結果を読む
10.8 分散の均一性の検定
10.9 パワーアナリシス
〈コラム8〉分散分析の3つの効果量
〈コラム9〉分散分析と多重比較の関係
11章 分散分析ｓＡ：1要因参加者内
【例題11】輪投げは中空の的をねらえ！
11.1 操作手順
11.2 図を読む
11.3 基本統計量を読む
11.4 分散分析表を読む
11.5 効果量と検出力を読む
11.6 多重比較の結果を読む
11.7 結果の書き方
11.8 球面性検定の結果を読む
〈コラム10〉効果量：2つのη2
練習問題［4］
12章 分散分析ＡＢｓ：2要因参加者間
【例題12】美人も子どもには勝てない？
12.1 操作手順
12.2 図を読む
12.3 基本統計量を読む
12.4 分散分析表を読む
12.5 効果量と検出力を読む
12.6 多重比較の結果を読む
12.7 分散の均一性を確認する
12.8 パワーアナリシス
〈コラム11〉平方和（SS）のタイプ
練習問題［5］
13章 分散分析ＡｓＢ：2要因混合
【例題13】ササヤキは記憶を促進するか？
13.1 操作手順
13.2 図を読む
13.3 分散分析の結果を読む
13.4 効果量と検出力を読む
13.5 交互作用の分析：単純主効果検定
13.6 単純主効果の多重比較
13.7 参加者内要因Ｂの球面性検定
13.8 参加者間要因Ａの分散の均一性検定
13.9 出力オプションを利用する
〈コラム12〉単純主効果検定の有意水準について
14章 作図の教室
14.1 線グラフの点描の記号を変えるには……
14.2 線グラフにSDの“アンテナ”を付けるには……
14.3 凡例の位置を移すには……
第3部 多変量解析
15章 相関係数計算
【例題14】年をとると時間は短く感じられる？
15.1 操作手順
15.2 散布図を読む
15.3 相関係数を読む
15.4 相関係数の有意性検定
15.5 相関の強さを判定する
15.6 回帰直線を求める
〈コラム13〉曲線相関
練習問題［6］
16章 回帰分析
【例題15】学生の満足度を決定している要因は何か？
16.0 欠損値を処理する
16.1 回帰モデルを設定する
16.2 操作手順
16.3 不良項目をチェックする
16.4 散布図マトリクスを読む
16.5 モデル選択の結果を読む
16.6 選出モデルを解釈する
16.7 標準化偏回帰係数を計算する
16.8 モデル決定係数と効果量を読む
16.9 結果の書き方
16.10 多重共線性を検討する（必須でない）
16.11 回帰診断を行う
17章 因子分析
【例題16】果物の好みを決めている味覚因子を見つけよう！
17.1 操作手順
17.2 不良項目をチェックする
17.3 因子数を決定する
（1）スクリープロットを読む
（2）累積説明率は50％以上か
（3）平行分析はその因子数を支持するか
（4）適合度指標と情報量基準を読む
17.4 因子負荷量を読む
17.5 因子を解釈・命名する
（1）因子負荷量｜0.40｜以上をマークする
（2）因子の内容を推理する
（3）因子を命名する
17.6 結果の書き方
17.7 因子負荷量の大きい順に項目を並べ替える
17.8 因子軸の回転について理解する
17.9 因子得点を利用する
練習問題［7］
18章 因子分析から分散分析へ
【例題17】味覚因子に男女差はあるか？
18.1 操作手順
18.2 分散分析の結果を読む
練習問題［8］
19章 クラスタ分析
【例題18】味覚傾向の似た者同士をグループ分けしよう
19.1 操作手順
19.2 デンドログラムを読む
19.3 クラスタのプロフィール分析
19.4 結果の書き方
19.5 クラスタ数ｋによる成員数の比較
19.6 変数間相関をチェックする
〈コラム14〉R Studioを使う
あとがき1：信濃路の緑陰にて
あとがき2：星を戴きて往く
索 引
はじめに
0章 道具の入手と事前知識
0.1 道具の入手
0.2 データの種類と分析法
練習問題［1］
第1部 度数の分析
1章 1×2表の分析：正確二項検定
【例題1】スイーツの試作品は売れるか？
1.0 操作環境と操作手順のイメージ
1.1 操作手順
1.2 図を読む
1.3 検定結果を読む：p値を理解する
1.4 統計的検定を実習する
（1）帰無仮説（Ｈ0）を立てる
（2）対立仮説（Ｈ1）を立てる
（3）帰無仮説に従った母集団分布をつくる
（4）有意水準の領域を決める
（5）有意性を判定する
（6）効果量を計算する
（7）検出力を計算する
1.5 結果の書き方
1.6 統計的推定
1.7 パワーアナリシス
〈コラム1〉タイプ・エラーとタイプ・エラー
2章 1×2表の分析：母比率不等
【例題2】死亡率は全国平均より高いか？
2.1 操作手順
2.2 図を読む
2.3 検定結果を読む
2.4 区間推定の結果を読む
2.5 結果の書き方
2.6 パワーアナリシス
3章 1×ｊ表の分析：カイ二乗検定
【例題3】小学生はどんなほめられ方が好きか？
3.1 操作手順
3.2 図を読む
3.3 検定結果を読む
3.4 カイ二乗検定を実習する
（1）χ2値を計算する
（2）帰無仮説のカイ二乗分布を描く
（3）有意性を判定する
（4）検出力を求める
3.5 多重比較の結果を読む
3.6 結果の書き方
3.7 パワーアナリシス
練習問題［2］
4章 2×2表の分析：フィッシャーの正確検定
【例題4】仮設住宅は健康を害するか？
4.1 操作手順
4.2 図を読む
4.3 検定結果を読む
4.4 結果の書き方
4.5 点推定と信頼区間推定
4.6 パワーアナリシス
5章 ｉ×ｊ表の分析：カイ二乗検定
【例題5】コンビニの利用頻度に差があるか？
5.1 操作手順
5.2 図を読む
5.3 標本比率と期待度数を理解する
5.4 検定結果を読む
5.5 残差分析の結果を読む
5.6 多重比較の結果を読む
5.7 結果の書き方
5.8 パワーアナリシス
5.9 カイ二乗検定の制約と対策
〈コラム2〉χ2値をＲ画面で計算する
6章 2×2×ｋ表の分析：層化解析
【例題6】特進クラスの創設は失敗だったか？
6.1 操作手順
6.2 図を読む
6.3 統計的モデリングを理解する
6.4 モデリングの結果を読む
6.5 過分散を判定する
6.6 選出モデルを解釈する
6.7 結果の書き方
6.8 情報量基準を理解する：良いモデルとは何か
6.9 共通オッズ比を読む
6.10 層別に分析する
〈コラム3〉効果の方向を回帰係数から読む
第2部 平均の分析：実験計画法
7章 ｔ検定：参加者間
【例題7】どっちのラーメン店が「うまい」か？
7.1 操作手順
7.2 図を読む
7.3 検定結果を読む
（1）帰無仮設（H0）を立てる
（2）対立仮設（H1）を立てる
（3）基本統計量を読む
（4）分散の同質性を検定する
（5）ｔ検定の結果を読む
7.4 結果の書き方
7.5 ｔ検定を実習する
（1）ｔ値を計算する
（2）帰無仮説のｔ分布を描く
（3）有意性を判定する
7.6 平均の差の信頼区間推定
7.7 ボックスプロット（箱ひげ図）を見る
〈コラム4〉代表値と散布度
〈コラム5〉分散と標準偏差
練習問題［3］
8章 ｔ検定：参加者内
【例題8】新設コースの名称，どちらがアピールするか？
8.1 操作手順
8.2 図を読む
8.3 検定結果を読む
8.4 結果の書き方
〈コラム6〉参加者内ｔ値を計算してみよう
〈コラム7〉代入によるデータの一括入力機能
9章 分散分析のしくみ
【例題9】平均を分析するのに，なぜ“分散分析”なのか？
9.1 四コマ漫画：データ・の値はなぜ1になったのか
9.2 アノヴァテーブルの作成
10章 分散分析Ａｓ：1要因参加者間
【例題10】笑いは創造力を高めるか？
10.1 操作手順
10.2 図を読む
10.3 基本統計量を読む
10.4 分散分析表を読む
10.5 分散分析を実習する
（1）帰無仮説のＦ分布を描く
（2）有意性を判定する
（3）効果量と検出力を求める
10.6 結果の書き方
10.7 多重比較の結果を読む
10.8 分散の均一性の検定
10.9 パワーアナリシス
〈コラム8〉分散分析の3つの効果量
〈コラム9〉分散分析と多重比較の関係
11章 分散分析ｓＡ：1要因参加者内
【例題11】輪投げは中空の的をねらえ！
11.1 操作手順
11.2 図を読む
11.3 基本統計量を読む
11.4 分散分析表を読む
11.5 効果量と検出力を読む
11.6 多重比較の結果を読む
11.7 結果の書き方
11.8 球面性検定の結果を読む
〈コラム10〉効果量：2つのη2
練習問題［4］
12章 分散分析ＡＢｓ：2要因参加者間
【例題12】美人も子どもには勝てない？
12.1 操作手順
12.2 図を読む
12.3 基本統計量を読む
12.4 分散分析表を読む
12.5 効果量と検出力を読む
12.6 多重比較の結果を読む
12.7 分散の均一性を確認する
12.8 パワーアナリシス
〈コラム11〉平方和（SS）のタイプ
練習問題［5］
13章 分散分析ＡｓＢ：2要因混合
【例題13】ササヤキは記憶を促進するか？
13.1 操作手順
13.2 図を読む
13.3 分散分析の結果を読む
13.4 効果量と検出力を読む
13.5 交互作用の分析：単純主効果検定
13.6 単純主効果の多重比較
13.7 参加者内要因Ｂの球面性検定
13.8 参加者間要因Ａの分散の均一性検定
13.9 出力オプションを利用する
〈コラム12〉単純主効果検定の有意水準について
14章 作図の教室
14.1 線グラフの点描の記号を変えるには……
14.2 線グラフにSDの“アンテナ”を付けるには……
14.3 凡例の位置を移すには……
第3部 多変量解析
15章 相関係数計算
【例題14】年をとると時間は短く感じられる？
15.1 操作手順
15.2 散布図を読む
15.3 相関係数を読む
15.4 相関係数の有意性検定
15.5 相関の強さを判定する
15.6 回帰直線を求める
〈コラム13〉曲線相関
練習問題［6］
16章 回帰分析
【例題15】学生の満足度を決定している要因は何か？
16.0 欠損値を処理する
16.1 回帰モデルを設定する
16.2 操作手順
16.3 不良項目をチェックする
16.4 散布図マトリクスを読む
16.5 モデル選択の結果を読む
16.6 選出モデルを解釈する
16.7 標準化偏回帰係数を計算する
16.8 モデル決定係数と効果量を読む
16.9 結果の書き方
16.10 多重共線性を検討する（必須でない）
16.11 回帰診断を行う
17章 因子分析
【例題16】果物の好みを決めている味覚因子を見つけよう！
17.1 操作手順
17.2 不良項目をチェックする
17.3 因子数を決定する
（1）スクリープロットを読む
（2）累積説明率は50％以上か
（3）平行分析はその因子数を支持するか
（4）適合度指標と情報量基準を読む
17.4 因子負荷量を読む
17.5 因子を解釈・命名する
（1）因子負荷量｜0.40｜以上をマークする
（2）因子の内容を推理する
（3）因子を命名する
17.6 結果の書き方
17.7 因子負荷量の大きい順に項目を並べ替える
17.8 因子軸の回転について理解する
17.9 因子得点を利用する
練習問題［7］
18章 因子分析から分散分析へ
【例題17】味覚因子に男女差はあるか？
18.1 操作手順
18.2 分散分析の結果を読む
練習問題［8］
19章 クラスタ分析
【例題18】味覚傾向の似た者同士をグループ分けしよう
19.1 操作手順
19.2 デンドログラムを読む
19.3 クラスタのプロフィール分析
19.4 結果の書き方
19.5 クラスタ数ｋによる成員数の比較
19.6 変数間相関をチェックする
〈コラム14〉R Studioを使う
あとがき1：信濃路の緑陰にて
あとがき2：星を戴きて往く
索 引
