第1章 調査データの記述/1.1 調査データとは/1.1.1 調査データの特徴/1.1.2 横断データと縦断データ/1.1.3 調査データの架空例/1.1.4 個票データと集計データ/1.2 記述統計学と統計的推測/1.2.1 記述統計学/1.2.2 母集団と標本/1.2.3 統計的推測と調査誤差/1.2.4 標本誤差と標本抽出法/1.3 なにをどのように測るか―データの種類と尺度/1.3.1 測定の尺度/1.3.2 質的データと量的データ/1.3.3 尺度の構成/1.3.4 連続データと離散データ/1.4 ソフトウェアの利用/1.4.1 MS-Excel/1.4.2 アドインソフト/1.4.3 SAS，SPSS，R などの統計パッケージ/1.4.4 データの入力とファイル形式/〈演習課題1 〉/第2章 調査データを読む―単純集計/2.1 データの構造とデータ分析の流れ/2.1.1 ケースと変数/2.1.2 データ分析の流れ/2.2 数字の読み取り方の工夫/2.2.1 並び替え/2.2.2 パーセント，比，比率の表示と利用―既存統計資料の活用/2.2.3 数値の変換/2.2.4 幹葉図/2.3 Excel を用いた単純集計―度数分布/2.3.1 質的データの度数分布/2.3.2 量的データの度数分布/2.3.3 複数回答（MA）の度数分布/2.4 単純集計に関する作図とローレンツ曲線/2.4.1 質的データの場合の図の作成/2.4.2 量的データの場合の図の作成/2.4.3 色々なグラフ/2.4.4 ローレンツ曲線とジニ係数/〈演習課題2〉/第3章 調査データの要約/3.1 分布の中心と代表値/3.1.1 平均値の性質/3.1.2 色々な平均値―加重平均・幾何平均・調和平均/3.1.3 中央値と最頻値/3.1.4 代表値のまとめ/3.2 5 数要約と箱ひげ図/3.2.1 中央値の考え方の拡張/3.2.2 四分位点/3.2.3 箱ひげ図の基本/3.2.4 Excelによる箱ひげ図の作成/3.3 散布度と集中度/3.3.1 分散と標準偏差/3.3.2 変動係数/3.3.3 標準化と偏差値/3.3.4 平均差とジニ係数/3.4 質的データの散布度/3.4.1 多様性指数/3.4.2 質的変動係数/〈演習課題3 〉/第4章 調査データのクロス集計/4.1 クロス表の作成/4.1.1 クロス表の基本/4.1.2 クロス表の書き方/4.1.3 Excelにおけるクロス表の作成―ピボットテーブルの利用/4.1.4 マクロの利用/4.2 クロス表の読み方/4.2.1 相対度数と百分率の表示/4.2.2 縦に読むか横に読むか/4.2.3 再コード化とクロス表における表示/4.2.4 実践的なクロス集計の手順/4.3 クロス集計の視覚化/4.3.1 同時度数分布と立体的な表示/4.3.2 棒グラフの工夫/4.3.3 モザイク図/4.4 欠損値の処理/4.4.1 欠損値の削除/4.4.2 欠損値の補完/4.4.3 再コード化による処理/4.3.4 欠損値の分析と推定/〈演習課題4 〉/第5章 量的データについての二変数の分析法―相関と回帰/5.1 二変数データの図表/5.1.1 散布図の作成/5.1.2 ラベルつき散布図/5.1.3 相関関係と因果関係/5.1.4 散布図か相関表かの選択/5.2 相関係数/5.2.1 ピアソンの積率相関係数/5.2.2 共変動の性質/5.2.3 共分散と相関係数の計算/5.2.4 相関行列と分散共分散行列/〈演習課題5-1〉/〈演習課題5-2〉/5.3 回帰分析の基礎/5.3.1 回帰分析とは/5.3.2 最小二乗法/5.3.3 回帰係数と切片/5.3.4 Excelにおける回帰分析の方法と回帰直線の描画/5.4 回帰直線の性質/5.4.1 逆回帰/5.4.2 平均への回帰/5.4.3 残差の性質/5.4.4 回帰分析の説明力―決定係数と重相関係数/（補論）Z得点の相関と回帰/〈演習課題5-3〉
他
