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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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| 1 |
西部図書館 | 一般開架 | 1407/73/ | 1102087196 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000000217556 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
心理統計法への招待 |
| 書名ヨミ |
シンリ トウケイホウ エノ ショウタイ |
|
統計をやさしく学び身近にするために |
| 叢書名 |
新心理学ライブラリ
|
| 叢書番号 |
14 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
中村 知靖／共著
松井 仁／共著
前田 忠彦／共著
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| 著者名ヨミ |
ナカムラ トモヤス マツイ ヒトシ マエダ タダヒコ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
サイエンス社
|
| 出版年月 |
2006.12 |
| 本体価格 |
￥２３００ |
| ISBN |
4-7819-1151-X |
| 数量 |
12,254p |
| 大きさ |
21cm |
| 分類記号 |
140.7
|
| 件名 |
精神検査
数理統計学
|
| 注記 |
文献:p250 |
| 内容紹介 |
度数分布表、代数値、正規分布,分散分析など、心理学を学ぶ上で最低限必要かつ基礎的な統計法の知識を学べるテキスト。統計学をより身近な存在にするために、また素朴な疑問にも答えられるように、平易かつ丁寧に解説する。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
1章 心理統計法入門 |
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| 2 |
1.1 心理学と統計学 |
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| 3 |
1.2 2種類の統計学 |
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| 4 |
1.3 心理統計学 |
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| 5 |
1.4 データ |
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| 6 |
1.5 測定(尺度)の水準 |
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| 7 |
1.6 変数の種類 |
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| 8 |
1.7 Σ(シグマ)記号 |
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| 9 |
2章 度数分布表とグラフ |
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| 10 |
2.1 図表による整理・要約 |
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| 11 |
2.2 度数分布表 |
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| 12 |
2.3 グラフ |
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| 13 |
3章 代表値と散布度 |
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| 14 |
3.1 数値による整理・要約 |
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| 15 |
3.2 代表値 |
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| 16 |
3.3 散布度 |
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| 17 |
3.4 歪度と尖度 |
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| 18 |
3.5 積率(モーメント) |
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| 19 |
3.6 箱ヒゲ図 |
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| 20 |
4章 相関と回帰 |
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| 21 |
4.1 2変数間の関係 |
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| 22 |
4.2 相関図 |
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| 23 |
4.3 相関係数 |
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| 24 |
4.4 順位相関係数 |
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| 25 |
4.5 回帰分析 |
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| 26 |
5章 確率と確率分布 |
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| 27 |
5.1 確率 |
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| 28 |
5.2 無作為(ランダム)な抽出 |
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| 29 |
5.3 確率変数 |
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| 30 |
5.4 確率分布 |
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| 31 |
5.5 確率分布の平均と分散 |
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| 32 |
5.6 ベルヌイ分布と2項分布 |
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| 33 |
5.7 複合2項分布 |
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| 34 |
6章 正規分布と標本分布 |
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| 35 |
6.1 正規分布 |
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| 36 |
6.2 標準得点 |
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| 37 |
6.3 母集団と標本 |
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| 38 |
6.4 標本分布 |
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| 39 |
6.5 中心極限定理 |
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| 40 |
7章 検定と区間推定:1標本 |
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| 41 |
7.1 統計的仮説検定とは |
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| 42 |
7.2 科学的仮説と統計的仮説 |
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| 43 |
7.3 帰無仮説と対立仮説 |
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| 44 |
7.4 検定統計量 |
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| 45 |
7.5 棄却域と有意水準 |
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| 46 |
7.6 両側検定と片側検定 |
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| 47 |
7.7 2種類の誤り |
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| 48 |
7.8 検定力 |
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| 49 |
7.9 p値(有意確率) |
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| 50 |
7.10 効果量 |
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| 51 |
7.11 母平均μの検定 |
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| 52 |
7.12 区間推定 |
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| 53 |
7.13 母相関係数に関する検定 |
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| 54 |
8章 検定と区間推定:2標本 |
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| 55 |
8.1 2標本とは |
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| 56 |
8.2 無作為標本と無作為割り当て |
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| 57 |
8.3 独立2標本の平均の差の検定 |
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| 58 |
8.4 対応のある2標本の平均の差の検定 |
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| 59 |
8.5 独立2標本の母相関係数の差の検定 |
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| 60 |
9章 分散分析入門 |
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| 61 |
9.1 3標本以外の平均の差の検定 |
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| 62 |
9.2 分散分析のデータ |
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| 63 |
9.3 分散分析の基本的な考え方 |
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| 64 |
9.4 1要因分散分析の例 |
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| 65 |
9.5 多重比較 |
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| 66 |
9.6 分散分析の仮定 |
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| 67 |
10章 少し複雑な分散分析 |
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| 68 |
10.1 要因計画の導入 |
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| 69 |
10.2 2つの要因を検討する実験 |
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| 70 |
10.3 要因計画とは |
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| 71 |
10.4 1要因計画(完全無作為化法)と2要因以上の計画(要因計画)の違い |
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| 72 |
10.5 要因計画から得られる基本的な情報 |
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| 73 |
10.6 交互作用の概念と定義 |
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| 74 |
10.7 2要因分散分析のデータ |
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| 75 |
10.8 2要困分散分析の考え方 |
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| 76 |
10.9 2要因分散分析の例 |
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| 77 |
10.10 事後検定 |
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| 78 |
10.11 被験者内1要因 |
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| 79 |
10.12 より複雑な分散分析 |
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| 80 |
11章 度数データの検定 |
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| 81 |
11.1 度数データとは |
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| 82 |
11.2 適合度の検定 |
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| 83 |
11.3 独立性の検定 |
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| 84 |
11.4 比率の差の検定 |
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| 85 |
12章 順位データの検定 |
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| 86 |
12.1 分布に依存しない検定 |
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| 87 |
12.2 マン-ホイットニーのU検定 |
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| 88 |
12.3 ウィルコクソンの符号検定 |
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| 89 |
12.4 クラスカル-ワリスのH検定 |
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| 90 |
12.5 スピアマンの順位相関係数の検定 |
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