目次

はじめに

第１章　実践研究を始める前に
　1.1　実践研究を行うときの留意点
　1.2　質問紙を作るときの留意点
　1.3　統計分析で用いられるデータ
　1.4　データの表へのまとめ方
　1.5　SPSSへの表のインポート

第２章　評価尺度や要素などを抽出したいとき
　　　　――因子分析
　2.1　因子分析とは
　2.2　因子分析による「学習への動機づけ」に関連する要素の抽出
　　2.2.1　分析対象データ
　　2.2.2　因子分析の実行
　　2.2.3　因子数の決め方
　　2.2.4　因子の抽出
　2.3　因子分析結果の正しさの判断
　2.4　評価尺度を求めたいとき
　　2.4.1　質問項目の重要性
　　2.4.2　因子の重要度の判断
　　2.4.3　質問項目の信頼性
　2.5　方法によって異なる分析結果
　2.6　回答値を変換して分析する方法

第３章　類似性の高いグループに分類したいとき
　　　　――クラスタ分析
　3.1　クラスタ分析とは
　3.2　クラスタ分析を用いない分類化
　3.3　２個の変数を用いたクラスタ分析結果
　3.4　３個の変数を用いたクラスタ分析結果

第４章　異なる集団間に差や違いがあるかを調べたいとき
　　　　――対応のない検定
　4.1　ケースによって異なる分析方法
　4.2　男女間での算数の点数の差があるかを調べたいとき
　　　　――対応のないt検定
　　4.2.1　t検定とは
　　4.2.2　有意確率とは
　　4.2.3　対応のないt検定の実行
　　4.2.4　t検定における被験者数の影響
　4.3　ある値との有意差を調べたいとき――１サンプルのt検定
　4.4　グループ別に分析する方法
　4.5　条件が３つ（正確には２つ以上）ある場合の差の有無を調べるとき
　4.6　対応のないt検定と分散分析の違い

第５章　同じ児童生徒の成績の伸び（変化）をみたいとき
　　　　――対応のある検定
　5.1　対応のあるt検定
　5.2　「対応のないt検定」と「対応のあるt検定」との違い
　5.3　テストを３回以上行ったときの変化を見たいとき
　　　　――一般線形モデル反復測定
　5.4　対応のあるt検定と一般線形モデルとの違い

第６章　比較する要因が２つあるとき
　　　　――一般線形モデル１変量分析
　6.1　交互作用がないケース
　　6.1.1　一般線形モデルの１変量分析の利用
　　6.1.2　一元配置分散分析の利用
　6.2　交互作用があるケース
　　6.2.1　一般線形モデル１変量分析の利用
　　6.2.2　一元配置分散分析の利用
　6.3　交互作用がないケースにおけるさらなる分析

第７章　名義尺度のデータを用いて，関連性や違いがあるかを調べたいとき
　　　　――χ2 検定
　7.1　χ2 検定のイメージ
　7.2　「AとBのいずれかの選択」に違いがあるかを調べたいとき
　7.3　クロス表を用いて項目間の関連性や違いを調べたいとき
　7.4　リッカート尺度データを用いた場合との違い
　7.5　比率尺度で測定したデータを分類化して，分類間での違いや関連性を調べたいとき
　7.6　生データがなく，まとめた数値だけがわかっているときの分析のしかた

第８章　同じ被験者から得られた名義尺度のデータを用いて，関連性や違いがあるかを調べたいとき
　　　　―McNemarの検定，Q検定
　8.1　同じ被験者から得られた２条件の名義尺度のデータを使ったとき
　8.2　比較する条件が３つ以上のとき
　8.3　m×mのクロス集計表で両者の違いの有無を調べたいとき

第９章　相互関係があるかどうかを調べたいとき
　　　　――相関分析
　9.1　相関関係とは
　9.2　相関分析の実行
　　9.2.1　２変量の相関
　　9.2.2　偏相関の分析
　9.3　潜在変数間の相関を調べる
　9.4　順序尺度データや外れ値があるときの相関分析

第10章　ある変数が変化したときに，それが別の変数にどのような影響を与えるかを調べたいとき
　　　　――回帰分析
　10.1　大学の成績への高校時代の成績の影響――単回帰分析
　10.2　複数の独立変数が１つの従属変数に影響を与える場合
　　　　――重回帰分析
　10.3　性別などの名義尺度による影響をみたいとき
　　　　――ダミー変数の利用
　10.4　従属変数が名義尺度のとき――ロジスティック回帰分析
　10.5　従属変数の名義尺度の項目が３種以上のとき
　　　　――多項ロジスティック回帰分析

第11章　変数間の因果の大きさ・強さを推定するモデルを策定したいとき
　　　　――共分散構造分析
　11.1　重回帰分析をパス解析で行う場合――パス解析
　11.2　因果モデルを作成したい場合
　11.3　潜在変数と観測変数を用いた因果モデルを作りたい場合

あとがき
索　　引