はじめに
第1章　データの統計分析とは
1.1 統計分析のねらい
1.2 データ表の紹介
1.3 質的データと量的データ
1.4 データの処理と統計分析の流れ
1.5 SPSS の分析メニューの紹介
第2章　統計分析の準備をする
2.1 データを入力する
　2.1.1 キーボードから直接入力する
　2.1.2 ファイルから読み込む
2.2 変数ビューを使ってデータを整える
　2.2.1 変数ビュー：名前
　2.2.2 変数ビュー：型
　2.2.3 変数ビュー：幅・小数桁数
　2.2.4 変数ビュー：ラベル
　2.2.5 変数ビュー：値
　2.2.6 変数ビュー：欠損値
　■欠損値の指定のしかた
　■欠損値が多いときは？
　■空欄を欠損値にしない
　2.2.7 変数ビュー：列・配置
　2.2.8 変数ビュー：測定
　2.2.9 変数ビュー：役割
2.3 Excel にあるデータを SPSS に移す
　2.3.1 コピーと貼り付けを使う
　2.3.2 Excel のファイルを開く
第3章　データの尺度を確定する
3.1 尺度とは
3.2 尺度を分類する
　3.2.1 名義尺度
　3.2.2 順序尺度
　3.2.3 間隔尺度
　3.2.4 比尺度
　3.2.5 間隔尺度と比尺度をまとめる
3.3 尺度を考えるときの注意
　3.3.1 尺度の上下関係
　3.3.2 評定法によるデータの尺度
3.4 SPSS に尺度を記録する
第4章　記述統計：データをわかりやすく表現する
4.1 度数分布を描く
　4.1.1 棒グラフを描く
　■SPSSで棒グラフを描く手順
　4.1.2 ヒストグラム（柱状図）を描く
　■ヒストグラムとは
　■SPSSでヒストグラムを描く手順
　■柱の数をどうするか？
　■度数分布で何を検討するか？
4.2 代表値を求める
　4.2.1 平均値
　■平均値とは
　■SPSSで平均値を求める手順
　■平均値を読む
　4.2.2 中央値
　■中央値とは
　■SPSSで中央値を求める手順
　■中央値を読む
　4.2.3 平均値と中央値を比較する
4.3 散布度を求める
　4.3.1 標準偏差と分散
　■標準偏差（SD）とは
　■SPSSで標準偏差を求める手順
　■標準偏差を読む
　4.3.2 四分位偏差
　■四分位偏差とは
　■SPSSで四分位偏差を求める手順
　■四分位偏差を読む
4.4 箱ひげ図
　■SPSSで箱ひげ図を描く手順
　■箱ひげ図を読む
4.5 尖度と歪度
　■尖度と歪度とは
　■SPSSで尖度と歪度を求める手順
　■尖度と歪度を読む
第5章　データを変換する
5.1 正規分布とは
　5.1.1 正規分布とは
　5.1.2 標準正規分布
5.2 段階に分ける
　5.2.1 3段階に分ける
　■3段階とは
　■SPSSで3段階に分ける手順
　5.2.2 5段階に分ける
　■5段階とは
　■SPSSで5段階に分ける手順
5.3 値を変換する：逆転項目の処理
　5.3.1 逆転項目とは
　5.3.2 値を変換して逆転項目を処理する手順
　5.3.3 「変数の計算」ダイアログボックスの活用
5.4 標準得点（ｚ得点）と偏差値
　5.4.1 標準得点（ｚ得点）
　■標準得点とは
　■標準得点（ｚ得点）をSPSSで求める手順
　■標準得点（ｚ得点）の意味と活用
　■標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める
　5.4.2 偏差値
　■偏差値とは
　■偏差値をSPSSで求める手順
第6章　推測統計：仮説や目的に答える
6.1 母集団と標本
　6.1.1 母集団と標本の関係
　6.1.2 標本の抽出
　6.1.3 出現確率を求める：母集団の様子がわかっている場合
　6.1.4 期待値を使って母集団と標本の関係を考える
6.2 検定の考え方
　6.2.1 なぜ検定を行うのか？
　6.2.2 検定の考え方の流れ
　6.2.3 帰無仮説と対立仮説
　6.2.4 第Ⅰ種の誤り・第Ⅱ種の誤り・効果の大きさ（effect size : ES）
第7章　分析方法を選ぶ
7.1 関係と差
　7.1.1 関係の図と差の図
　■関係の図とは
　■差の図とは
　7.1.2 知りたいことを図に書いてみよう
7.2 分析のタイプから分析の方法を選ぶ
　7.2.1 分析タイプの 6 分類
　■分析タイプ0
　■分析タイプⅠ
　■分析タイプⅡ
　■分析タイプⅢ
　■分析タイプⅣ
　■分析タイプⅤ
　■分析タイプⅥ
　7.2.2 分析タイプと分析方法との対応
第8章　関係を分析する
8.1 関係の分析を分類する
8.2 間隔・比尺度同士の関係
　8.2.1 ピアソンの積率相関係数（r）
　■ピアソンの積率相関係数とは
　■SPSSで相関係数を求める手順
　■相関係数の結果を読む
　8.2.2 直線回帰（単回帰）
　■直線回帰とは
　■SPSSで回帰直線を求める手順
　■回帰直線を読む：決定係数とは
　■決定係数を求める
　■よいあてはまりかどうか判断する：回帰の分散分析
　8.2.3 偏相関係数と部分相関係数
　■偏相関係数と部分相関係数とは
　■SPSSで偏相関係数を求める手順
8.3 順序尺度同士の関係
　8.3.1 順位相関係数
　■スピアマンの順位相関係数
　■SPSSで順位相関係数を求める手順
8.4 名義尺度同士の関係
　8.4.1 χ 2検定
　■χ2検定とは
　■SPSSでχ2検定を行う手順
　■χ2検定の結果を読む
　■残差分析とは
　8.4.2 φ係数
　■φ係数とは
　■SPSSでφ係数を求める手順
　■φ係数を読む
　8.4.3 クラメールの連関係数（V）
　■クラメールの連関係数とは
　■SPSSでクラメールの連関係数を求める手順
　■クラメールの連関係数を読む
　8.4.4 オッズ比（or）
　■オッズ比とは
　■SPSSでオッズ比を求める手順
第9章　差を分析する
9.1 比率の差の分析
　9.1.1 χ 2検定：分析タイプ 0
　■分析タイプ0でのχ2検定とは
　■SPSSでχ2検定を行う手順
　■χ2検定の結果を読む
　9.1.2 コクランのＱ検定：分析タイプⅠ・Ⅵ
　■コクランのＱ検定とは
　■SPSSでコクランのＱ検定を行う手順
　■コクランのＱ検定の結果を読む
　9.1.3 χ 2検定：分析タイプⅡ・Ⅲ
　■分析タイプⅡとⅢでのχ2検定とは
　■SPSSでχ2検定を行う手順
　■χ2検定の結果を読む
9.2 平均値の差の分析：ｔ検定
　9.2.1 ｔ検定の方法を分類する
　9.2.2 ｔ検定（対応なし）
　■ｔ検定（対応なし）とは
　■SPSSでｔ検定（対応なし）を行う手順
　■ｔ検定（対応なし）の結果を読む
　■信頼区間とは
　9.2.3 ｔ検定（対応あり）
　■ｔ検定（対応あり）とは
　■SPSSでｔ検定（対応あり）を行う手順
　■ｔ検定（対応あり）の結果を読む
第10章　差を分析する：分散分析法
10.1 分散分析法とは
　10.1.1 分散分析法を使う理由
　10.1.2 方法の分類
　■因子（要因）の数
　■因子（要因）のタイプ
　■対応の有無
　■セル内データ数
　■SPSSで分散分析を実施するときの注意
　10.1.3 分散分析の意味
10.2 一元配置（1 要因）分散分析（対応なし）
　■一元配置（1要因）分散分析（対応なし）のデータとは
　■SPSSで一元配置（1要因）分散分析を行う手順
　■一元配置分散分析の結果を読む
　■多重比較の結果の見方
10.3 一元配置（1 要因）分散分析（対応あり）
　■一元配置分散分析（対応あり）のデータとは
　■SPSSで一元配置分散分析を行う手順
　■一元配置分散分析の結果を読む
10.4 二元配置分散分析（2 要因とも対応なし）
　■二元配置分散分析（対応なし）のデータとは
　■SPSSで二元配置分散分析を行う手順
　■二元配置分散分析の結果を読む
　■交互作用とは何か
　■単純主効果の検定：どこに交互作用があるのか
10.5 二元配置分散分析（1 要因対応なし 1 要因対応あり）
　■二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり）のデータとは
　■SPSSで二元配置分散分析を行う手順1
　■二元配置分散分析の結果を読む
第11章　中央値の差の分析
11.1 中央値の差の分析方法を分類する
11.2 標本が 2 つで対応なし：マン・ホイットニーのＵ検定
　■マン・ホイットニーのＵ検定とは
　■SPSSでマン・ホイットニーのＵ検定を行う手順
11.3 標本が 2 つで対応あり：ウィルコクスンの符号付き順位検定
　■ウィルコクスンの符号付き順位検定とは
　■SPSSでウィルコクスンの符号付き順位検定を行う手順
11.4 標本が 3 つ以上で対応なし：クラスカル・ウォリスのH検定
　■クラスカル・ウォリスのＨ検定とは
　■SPSSでクラスカル・ウォリスのＨ検定を行う手順
11.5 標本が 3 つ以上で対応あり：フリードマンの検定
　■フリードマンの検定とは
　■SPSSでフリードマンの検定を行う手順
参考文献・読書案内
索引