| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
SPSSによる心理統計 |
| タイトルヨミ |
エスピーエスエス ニ ヨル シンリ トウケイ |
| 人名 |
山田 剛史／著
鈴木 雅之／著
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| 人名ヨミ |
ヤマダ ツヨシ スズキ マサユキ |
| 出版者・発行者 |
東京図書
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| 出版者・発行者等ヨミ |
トウキョウ トショ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2017.7 |
| ページ数または枚数・巻数 |
12,283p |
| 大きさ |
21cm |
| 価格 |
￥２８００ |
| ISBN |
978-4-489-02250-0 |
| ISBN |
4-489-02250-0 |
| 注記 |
文献:p267〜273 |
| 分類記号 |
140.7
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| 件名 |
心理学
／
数理統計学-データ処理
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| 内容紹介 |
心理学領域で卒論・修論に取り組む人に向けた、SPSSによる統計的方法を学ぶためのテキスト。分析方法の選択と結果の解釈、SPSSの操作手順、結果のまとめ方などを解説。実際の研究で生じうる問題等も取り上げる。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009812133350 |
| 目次 |
<基礎編> |
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1章 本書で用いる質問紙について |
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1-1 本書で紹介する研究(鈴木・武藤,2013)の目的／1-2 研究で使用した質問紙／1-3 本書で検討するリサーチクエスチョンと,検討のために用いる分析／1-4 本書におけるデータ分析の流れについて |
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2章 データ分析前の下準備 |
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2-1 質問紙に含まれる項目について／2-2 SPSSでデータを作る／2-3 SPSSで簡単な分析を実行してみる／2-4 本書で用いるSPSSデータについて |
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3章 項目分析 |
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3-1 鈴木・武藤(2013)データを確認する／3-2 プロフィール項目の分析／3-3 変数の種類と尺度水準／3-4 量的変数の分析／3-5 練習問題 |
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4章 2つの変数の関係の視覚化と要約-相関分析 |
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4-1 散布図と相関係数／4-2 SPSSによる相関分析／4-3 練習問題 |
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5章 尺度構成-因子分析 |
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5-1 因子分析／5-2 SPSSによる因子分析その1(因子数が1つの因子分析)／5-3 SPSSによる因子分析その2(因子数が複数ある因子分析)／5-4 共通性と因子寄与／5-5 論文での結果の報告例／5-6 練習問題 |
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6章 尺度得点についての分析 |
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6-1 尺度の妥当性／6-2 尺度の信頼性／6-3 SPSSによる尺度得点についての分析／6-4 練習問題 |
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7章 学業的自己概念の性差の検討-独立な2群のt検定 |
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7-1 学業的自己概念の性差の検討／7-2 統計的仮説検定の基礎／7-3 SPSSによる独立な2群のt検定／7-4 練習問題 |
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8章 学業的自己概念と学業水準の関係の検討-一要因分散分析 |
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8-1 学業的自己概念と学業水準の関係の検討／8-2 3つ以上の群の平均値を比較する分散分析／8-3 SPSSによる一要因被験者間分散分析／8-4 練習問題 |
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9章 学業的自己概念と学業水準の関係の検討-二要因分散分析 |
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9-1 学業的自己概念と性別,文理志望の関係の検討／9-2 二要因の分散分析／9-3 SPSSによる二要因被験者間分散分析／9-4 SPSSによるクロス集計表の作成とχ[2]検定／9-5 練習問題 |
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10章 学業的自己概念の予測-回帰分析 |
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10-1 回帰分析／10-2 重回帰分析／10-3 SPSSによる回帰分析／10-4 基礎編のまとめ／10-5 データの階層性とマルチレベル分析／10-6 練習問題 |
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<実践編> |
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1章 尺度構成に関する諸問題 |
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1-1 不適解が生じたとき／1-2 妥当性や信頼性が確認されている尺度を使用するとき／1-3 α係数が低いとき |
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2章 重回帰分析による交互作用の検討 |
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2-1 「学業的自己概念」と「相対的な学業水準の知覚」の関係に対する達成目標の影響の検討／2-2 SPSSによる重回帰分析／2-3 交互作用の視覚的分析／2-4 交互作用が有意であったときの下位検定 |
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3章 プリ・ポストデザインデータの分析-対応のあるt検定,共分散分析 |
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3-1 研究例(鈴木・市川,2016)／3-2 研究で使用した変数／3-3 SPSSによる対応のあるt検定／3-4 SPSSによる変化量についての独立な2群のt検定／3-5 SPSSによる共分散分析 |
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4章 対比分析 |
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4-1 研究例(鈴木,2011)／4-2 対比分析／4-3 SPSSによる対比分析 |
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5章 有意か否かを超えて-近年の統計改革の動向について |
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5-1 統計的仮説検定に関する諸問題／5-2 心理学における統計改革／5-3 ベイズ統計学 |
