社会統計学アドバンスト

『社会統計学ベイシック』の姉妹書として、基礎的な社会統計学の復習から、卒業論文の作成過程で用いる多変量解析を中心に解説。高度な統計的分析手法を、初学者に分かりやすく伝える１冊。
　社会調査士認定科目Ｄ・Ｅを念頭に、具体的な数値例や図表を使って丁寧に解説。多変量解析を用いた論文の読み方についても理解を深めるとともに、「学習を進めるための推薦図書」も充実させた。

［ここがポイント］
◎ 一般読者が自習できる平易な記述。
◎ 例題と学習課題を用意し、実際に問題を解きながら、統計学を身につける。

はじめに
本書の使い方

第１章　社会調査データの分析における多変量解析──見えないものを見る魔法
　１ 多変量解析の効用
　２ 多変量解析の定義と分析例
　３ 多変量解析の種類──本書の構成
　４ まとめ　

第２章　多変量解析の考え方（1）──二元配置の分散分析
　１ 分散分析による平均の差の検定
　２ 平方和の計算
　３ F値による複数の平均の差の検定
　４ 二元配置の分散分析
　５ まとめ

第３章　多変量解析の考え方（2）──カイ二乗検定からログリニア分析へ
　１ 離散変数の関係を分析する──クロス集計
　２ 二重クロス表へのログリニア分析
　３ 三重クロス表へのログリニア分析
　４ まとめ

第４章　多変量解析の考え方（3）──単回帰分析から重回帰分析へ
　１ 回帰分析の考え方
　２ 重回帰分析の考え方
　３ まとめ

第５章　線形結合による潜在変数の構成──因子分析
　１ 因子分析の考え方
　２ 因子分析の手順
　３ 因子分析の実行と結果の解釈
　４ まとめ

第６章　線形結合による総合変数の構成──主成分分析
　１ 主成分分析の考え方
　２ 主成分分析の手法
　３ 主成分分析の実際
　４ まとめ

第７章　重回帰分析の展開（1）──ダミー変数と交互作用
　１ ダミー変数を用いた重回帰分析
　２ ダミー変数を用いた重回帰分析における交互作用効果
　３ まとめ

第８章　重回帰分析の展開（2）──階層的重回帰分析
　１ 重回帰分析における変数の投入法
　２ 重回帰分析を応用した因果推論
　３ まとめ

第９章　重回帰分析の展開（3）──パス解析による因果推論
　１ パス解析の考え方──重回帰分析からパス解析へ
　２ 社会学におけるパス解析
　３ パス解析の実際
　４ まとめ

第10章　離散変数を従属変数とした回帰分析（1）──二項ロジスティック回帰分析
　１ 二項ロジスティック回帰分析のねらい
　２ 二項ロジスティック回帰分析のモデル式
　３ 推定方法と結果の解釈
　４ 統計的検定とモデル評価
　５ 分析における注意点と結果のまとめ方
　６ まとめ

第11章　離散変数を従属変数とした回帰分析（2）──多項・順序ロジスティック回帰分析
　１ 多項ロジスティック回帰分析と順序ロジスティック回帰分析
　２ 多項ロジスティック回帰分析
　３ 順序ロジスティック回帰分析
　４ まとめ

第12章　多変量解析を用いた論文を読み解くために
　１ 先行研究を検討することの意味と観点
　２ 理論のチェック・ポイント
　３ データのチェック・ポイント
　４ 方法のチェック・ポイント
　５ まとめ──社会学的想像力のツールとしての多変量解析

付表A-1　F分布表：F検定での主な限界値（片側検定の有意水準　α＝0.05）
付表A-2　F分布表：F検定での主な限界値（片側検定の有意水準　α＝0.01）
付表B　カイ二乗分布表：カイ二乗検定での主な限界値
付表C　正規分布表：標準正規分布において0からzの間の値が生起する確率（面積：p）
付表D　t分布表：t検定での主な限界値

引用文献
学習を進めるための推薦図書
学習課題解答
索　　引