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操作画面のスクリーンショットを参照しながらステップバイステップで多変量解析を身につける！

「口コミとお店の売り上げの関係」などの身近な題材で楽しく理解を深めよう。豊富な図やコラム、キャラクターによるポイント説明も効果的。



本書は初めて多変量解析を行う人を主な読者として想定し、多変量解析の理論と使い方を分かりやすく伝えることを目指しました。初学者でも理解しやすいように、理論の説明に図を豊富に用い、例題には身近な題材を取り上げるよう工夫しています。なお、本書の例題に示したデータは全て仮想データです。主な使用ソフトはIBM SPSS Statistics29ですが、第12章のみIBM SPSS Amos29を用いています。（本文より）


 

●著者紹介
明石法子（あかしのりこ）
2020年筑波大学大学院人間総合科学研究科博士後期課程修了
現職愛知淑徳大学人間情報学部助教
博士（行動科学）
専門分野は認知行動科学、発達心理学

岸田拓也（きしだたくや）
2018年九州大学大学院芸術工学府博士後期課程修了
現職愛知淑徳大学人間情報学部助教
博士（芸術工学）
専門分野は聴覚心理学、音声工学

花塚優貴（はなづかゆうき）
2015年中央大学大学院文学研究科博士後期課程修了
現職北海学園大学経営学部講師
博士（心理学）
専門分野は比較認知科学、実験心理学

天野成昭（あまのしげあき）
1985年東京大学大学院人文科学研究科修士課程修了
現職愛知淑徳大学人間情報学部教授
博士（心理学）
専門分野は言語心理学、音声科学

第1章　多変量解析の基礎
　1-1．多変量解析とは？
　1-2．変数の分類
　1-3．相関関係と因果関係
　1-4．分析方法の選び方
　1-5．SPSSの起動およびデータの読み込み方

第2章　相関分析
　2-1．相関分析とは？
　2-2．例題―イヌの動画を観ている人は、ネコの動画もよく観るか
　2-3．「散布図」でデータを視覚的に表す
　2-4．SPSSで「相関分析」を行う
　2-5．相関分析における結果・解釈の書き方
　
第3章　偏相関分析
　3-1．偏相関分析とは？
　3-2．例題―コンビニの数と歯科医院の数の多さに、人口密度は関係するか
　3-3．SPSSで「偏相関分析」を行う
　3-4．偏相関分析における結果・解釈の書き方
　
第4章　単回帰分析
　4-1．単回帰分析とは？
　4-2．例題―平均気温はおでんの売り上げに影響を及ぼすか
　4-3．SPSSで「単回帰分析」を行う
　4-4．単回帰分析における結果・解釈の書き方
　
第5章　重回帰分析
　5-1．重回帰分析とは？
　5-2．例題―口コミ件数、口コミ得点はお店の売り上げに影響を及ぼすか
　5-3．SPSSで「重回帰分析」を行う
　5-4．重回帰分析における結果・解釈の書き方
　
第6章　ロジスティック回帰分析
　6-1．ロジスティック回帰分析とは？
　6-2．例題―年齢から酸っぱい食べ物を好む確率を予測する
　6-3．SPSSで「ロジスティック回帰分析」を行う
　6-4．ロジスティック回帰分析における結果・解釈の書き方

第7章　線形判別分析
　7-1．線形判別分析とは？
　7-2．例題―年齢と読書量から外国映画の字幕派／吹替派を判別する
　7-3．SPSSで「線形判別分析」を行う
　7-4．線形判別分析における結果・解釈の書き方
　
第8章　クラスター分析
　8-1．クラスター分析とは？
　8-2．例題―トピックごとの記事閲覧数からユーザーをグルーピングする
　8-3．SPSSで「クラスター分析」を行う
　8-4．クラスター分析における結果・解釈の書き方
　
第9章　多次元尺度構成法
　9-1．多次元尺度構成法とは？
　9-2．例題―コーヒー豆の銘柄の味マップを作る
　9-3．距離行列の作成
　9-4．SPSSで「多次元尺度構成法」を行う
　9-5．多次元尺度構成法における結果・解釈の書き方
　
第10章　主成分分析
　10-1．主成分分析とは？
　10-2．例題―アンケート結果から自社製品の特徴を解析する
　10-3．SPSSで「主成分分析」を行う
　10-4．主成分分析における結果・解釈の書き方
　
第11章　因子分析
　11-1．因子分析とは？
　11-2．例題―アンケート結果から就職活動生が重要視する因子を調べる
　11-3．SPSSで「因子分析」を行う
　11-4．因子分析における結果・解釈の書き方
　
第12章　パス解析
　12-1．パス解析とは？
　12-2．例題―寿司のシャリの量を減らすと注文数が増え客単価が上がるか
　12-3．AMOSで「パス解析」を行う
　12-4．パス解析における結果・解釈の書き方
　
第13章　コマンド・シンタックスによる分析方法
　13-1．コマンド・シンタックスとは？
　13-2．コマンド・シンタックスの使い方
　13-3．相関分析例題（第2章）
　13-4．偏相関分析例題（第3章）
　13-5．単回帰分析例題（第4章）
　13-6．重回帰分析例題（第5章）
　13-7．ロジスティック回帰分析例題（第6章）
　13-8．線形判別分析例題（第7章）
　13-9．クラスター分析例題（第8章）
　13-10．多次元尺度構成法例題（第9章）
　13-11．主成分分析例題（第10章）
　13-12．因子分析例題（第11章）
　
コラム
① 有意確率（p値）と有意水準
② ピアソンの相関係数を求める式
③ 偏相関係数を求める式
④ 強制投入法とステップワイズ法
⑤ 多重共線性（multicollinearity）
⑥ 多重ロジスティック回帰分析
⑦ 2次判別関数
⑧ クラスタ化の方法
⑨ 主成分負荷量と主成分軸・固有値の関係
⑩ 因子の回転の種類
⑪ 主成分分析と因子分析の違い

他著：明石　法子
2020年筑波大学大学院人間総合科学研究科博士後期課程修了
現職愛知淑徳大学人間情報学部助教
博士（行動科学）
専門分野は認知行動科学、発達心理学


他著：岸田　拓也
2018年九州大学大学院芸術工学府博士後期課程修了
現職愛知淑徳大学人間情報学部助教
博士（芸術工学）
専門分野は聴覚心理学、音声工学

他著：花塚　優貴
2015年中央大学大学院文学研究科博士後期課程修了
現職北海学園大学経営学部講師
博士（心理学）
専門分野は比較認知科学、実験心理学