まえがき
序 章 教育とデータを結びつける
１ データで教育を考える
２ データをベースに思い込みから脱却することは難しい
３ 本書の使い方
第Ⅰ部 リサーチ・クエッションを立て，データを集める
第１章 調査研究のプロセス
１ 研究のプロセスを知る
２ データを吟味する
３ 研究のスケジューリング
第２章 仮説検証のための論証戦略
１ データの形式と変数の種類
２ 論証戦略と仮説検証
３ 調査データの統計的分析における因果関係の探求
第３章 データ収集法の基礎
１ サンプリング──全体像を知るために一部分を抜き出す
２ データの種類とデータ収集方法
３ 調査の種類
補 論 量的研究と質的研究をどのように使い分けるか
１ 社会科学における方法論的立場
２ 量的調査と質的調査はどのように使い分けるか
３ 方法論のさらなる発展に向けて
第４章 学校での集合自記式質問紙調査の過程と研究倫理
１ 学校通しの集合自記式調査のメリットと留意点
２ 社会調査におけるデータ創出までの工程とタイムスケジュール
３ 調査票の作成
４ 研究倫理の重要性
第Ⅱ部 記述統計と推測統計の基礎
第５章 公開されている教育データをどう読むか──記述統計
１ 教育統計データを見る際に注意すること
２ 教育データの記述統計学
第６章 推測統計の基本
１ この章以降で紹介する分析の共通点
２ 分析結果の読み方の原則
３ 統計的検定のプロセス
４ 検定のプロセスの注意点
第Ⅲ部 教育データを読み，解釈する
第７章 データ分析の第一歩──クロス集計とエラボレーション
１ クロス集計表とは
２ エラボレーションと３重クロス表
３ エラボレーションの実際と３重クロス表のタイプ
４ クロス表における関連性の測度
第８章 本当に差があるといえるのか──χ 2 検定
１ サンプリング誤差と偶然起きるズレ
２ χ 2 検定の考え方
３ χ 2 値を計算する
第９章 親子の学力に関連はあるのか──２グループ間の平均値の比較
１ t検定の結果を読む
２ 読んだ本の冊数に男女差はあるか
３ サンプルサイズの影響と効果量
４ 仮説検定の誤りについて
第10章 大学生は学年によって勉強量が異なるのか──3グループ以上の平均値の比較
１ ３グループ以上の平均値を比較する表を読む
２ 一元配置分散分析
３ 多重比較
４ 分析結果の作表と記述方法
５ 大学生の勉強量とは
第11章 国語の成績が良い児童ほど算数の成績が良いのか──相関分析
１ 国語と算数の成績間の関連を調べる
２ 相関係数の算出
３ 相関係数の分析における注意点
４ 相関係数の解釈の注意点
第12章 １時間勉強するとどのくらい学力は上がるのか──回帰分析の考え方
１ 回帰分析の実際
２ 回帰分析の考え方
３ 最適な回帰線を引き，評価するための手続き
第13章 読書は国語の成績を上げるか──重回帰分析
１ 何のために重回帰分析をするのか──単回帰分析との違い
２ 重回帰分析のモデル式と基本的な分析手順
３ 回帰係数の統計的意味と検定
４ 標準化回帰係数による変数どうしの比較
５ 「国語の成績」における男女差──「男子ダミー」の投入
６ 「読書時間の効果」における男女差──交互作用項の投入
第Ⅳ部 教育データの高度な分析手法を知る
第14章 階層的なデータをどのように分析するのか──マルチレベル分析
１ マルチレベル分析とは何か
２ なぜマルチレベル分析を用いるのか
３ マルチレベル分析の有用性
４ マルチレベル分析のステップ
５ マルチレベル分析結果の解釈
第15章 一度獲得した学力はどう変化するのか──パネルデータの分析
１ パネルデータを使えばどんな「良いこと」があるのか
２ 成長曲線モデル
３ 計量経済学における固有効果モデルおよびランダム効果モデル
４ パネル調査におけるサンプル脱落およびデータ欠損への配慮
あとがき
付表
索引
コラム１ 国際比較調査から見る日本の教育費負担意識
コラム２ 社会科学における因果推論
コラム３ 記述統計を教育研究に活用する方法
コラム４ データ分析と統計ソフト
コラム５ ４類型をつくる
コラム６ 有意差が認められなかった分析結果は無意味か
コラム７ ロジスティック回帰分析
