はじめに
第1章 データと変数
1-1 社会学におけるデータ分析
1-2 データとは何か
1-3 ケース・変数・値
1-4 変数の性質を理解しよう
コラム Σ（シグマ）の意味
第2章 変数の特徴を分析しよう（1）
2-1 質的変数の特徴を調べよう：度数分布表
2-2 量的変数の特徴を調べよう（1）たくさんある値を区切る（階級）
2-3 度数分布表をグラフにする
2-4 量的変数の特徴を調べよう（2）変数の「中心」はどこにある？
2-5 平均値・中央値・最頻値の違いを理解しよう
コラム 比率の変化の表現に注意！
第3章 変数の特徴を分析しよう（2）変数のちらばり
3-1 量的変数のちらばりを把握しよう（1）範囲
3-2 量的変数のちらばりを把握しよう（2）分位数
3-3 ちらばりをグラフで表現する「箱ひげ図」
3-4 量的変数のちらばりを把握しよう（3）分散
3-5 量的変数のちらばりを把握しよう（4）標準偏差
3-6 標準偏差の応用：標準化・標準得点・偏差値
第4章 変数の関係を分析しよう（1）クロス集計表
4-1 度数分布表だけで大丈夫？
4-2 クロス集計表
4-3 比率で分布を比べる
4-4 クロス表のグラフ表現
4-5 関連を1つの数値でまとめるには：関連係数
第5章 変数の関係を分析しよう（2）平均値の比較と相関関係
5-1 質的変数と量的変数の関係の分析
5-2 量的変数どうしの関係の分析（1）散布図を描いてみよう
5-3 量的変数どうしの関係の分析（2）相関係数
5-4 共分散と相関係数の意味を理解しよう
5-5 相関係数による分析の例
5-6 関係のしかたは1つじゃない
第6章 変数の関係をより深く考えよう：原因と結果の考え方
6-1 因果関係の3 つの基準
6-2 見かけ上の相関と第三変数
6-3 原因と結果をつなぐもの
第7章 変数の関係をさらに分析しよう（1）
7-1 2重クロス表の限界
7-2 3重クロス表
7-3 3重クロス表をグラフ化しよう
7-4 変数のコントロール
7-5 3重クロス集計における関連のパターン
第8章 変数の関係をさらに分析しよう（2）
8-1 変数を組み合わせた平均値の比較
8-2 独立変数の影響のパターン
8-3 偏相関係数
8-4 生態学的相関
第9章 そのデータは信頼できますか？母集団と標本の関係
9-1 母集団と標本
9-2 偏った標本の危険性
第10章 部分から全体を知る（1）
10-1 推測統計学とは
10-2 母数と標本統計量
10-3 推測統計学と確率
10-4 「確率に基づく判断」の意味
10-5 推定の理論的背景
第11章 部分から全体を知る（2）
11-1 統計的検定の必要性
11-2 帰無仮説と対立仮説
11-3 統計的検定の考え方
11-4 統計的検定の実際
11-5 統計的検定の基礎知識
第12章 クロス表のカイ2乗検定
12-1 クロス集計表の統計的検定
12-2 クロス集計表における統計的独立
12-3 カイ2乗検定の方法
12-4 有意水準と関連の大きさ
12-5 カイ2乗値に基づく関連係数：クラメールのV係数
第13章 平均値の差の統計的検定
13-1 2つの平均値の差の統計的検定：t検定
13-2 3つ以上の平均値の差の統計的検定：分散分析
第14章 回帰分析の基礎
14-1 回帰分析とは
14-2 回帰分析の基本的な考え方
14-3 予測値と残差
14-4 回帰直線の引き方：最小２乗法
14-5 あてはまりの良さを調べる：決定係数
14-6 回帰分析の統計的検定
14-7 分析結果を表にまとめる
第15章 重回帰分析
15-1 独立変数を増やす：重回帰分析
15-2 回帰係数の標準化
15-3 ダミー変数
15-4 重回帰分析の結果のまとめかた
エピローグ 本当の戦いはこれからだ！
参考文献・サイト
付録表
索引
著者プロフィール
