カテゴリカルデータ解析

カテゴリカルデータの解析は、質問紙調査の解析においてよく用いられる手法である。質問紙調査は、回答者の行動や感情・意見などを直接問いかける方法であり、科学的な測定では困難な内容を取り上げることも可能である。しかし、カテゴリカルデータの解析については、分割表の独立性の検定に関しては多くの本でも取り上げられてはいるが、その次の段階の解析方法であるロジスティック回帰分析や対数線形モデル、樹形モデルによる解析などに関して書かれている本は意外に少ない。また、実際の解析を行う際の計算も複雑であり、統計ソフトウエアが不可欠である。本書では、フリーのソフトウエアであるRを用いて解析を行うことを前提とし、実際の計算方法についてはソフトウエアを用いることにして、解析手法の意味や解釈の仕方を中心に解説をする。カテゴリカルデータの解析は質問紙調査の結果の解析に用いられることから、読者の中には理数系の人ばかりでなく、数学を苦手としている人もいるかもしれない。そのことを意識して、数式による説明だけではなく、具体的な事例を用いた解釈についてもできるだけ詳しく解説を行っている。是非、カテゴリカル解析の次のステップに足を踏み入れてほしい。 第1章　カテゴリカルデータ 1.1　カテゴリカルデータとは 1.2　カテゴリカルデータの例 1.3　カテゴリカルデータの入力 1.4　複数回答項目の取り扱い 第2章　カテゴリカルデータの集計とグラフ表示 2.1　個票データの集計 2.2　集計データの取り扱い 2.3　データフレームとテーブル 2.4　その他のグラフ表示 第3章　割合に関する統計的な推測 3.1　統計的推測の必要性 3.2　二つのカテゴリーをもつ変数の場合 3.3　三つ以上のカテゴリーをもつ変数の場合 第4章　二元表の解析 4.1　2×2表の解析 4.2　2×J表の解析 4.3　I×J表の解析 4.4　対応のあるカテゴリカル変数の関係 第5章　三元表の解析 5.1　見せかけの関係とシンプソンのパラドックス 5.2　層別2×2表の解析 5.3　層別I×J表の解析 第6章　ロジスティック回帰分析 6.1　ロジット変換 6.2　解析方法 6.3　多重ロジスティック回帰分析 6.4　ステップワイズ法 6.5　多項ロジスティック回帰分析 6.6　条件付きロジスティック回帰分析 第7章　ポアソン回帰分析 7.1　ポアソン分布 7.2　ポアソン回帰分析の考え方 7.3　オフセットによる調整法 7.4　過分散である場合の解析方法 第8章　対数線形モデルでの解析 8.1　対数線形モデルとは 8.2　三元表での対数線形モデル 8.3　ロジスティック回帰と対数線形モデル 第9章　対応分析 9.1　対応分析の基本的な考え方 9.2　回答者と回答パターンの関係 9.3　多重対応分析 第10章　決定木 10.1　決定木とは 10.2　量的変数を用いたグループ分け 10.3　順序カテゴリカルデータの場合 第11章　数量化理論 11.1　数量化理論とは 11.2　数量化I類 11.3　数量化II類 第12章　順序カテゴリカル変数に対する相関係数 12.1　順序カテゴリカル変数間の相関係数 12.2　順序カテゴリカル変数と連続変数との相関 12.3　三つ以上の変数間の相関行列を求める この本で用いた主なデータセット 参考文献 索引