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研究に役立つJASPによるデータ分析 頻度論的統計とベイズ統計を用いて /清水優菜 山本光
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- 商品情報
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≪商品情報≫
著者名:清水優菜、山本光
出版社名:コロナ社
発行年月:2020年03月
判型:A5
ISBN:9784339029031
≪内容情報≫
Rのパッケージを利用した高性能なフリーソフトJASPを利用し,頻度論的統計とベイズ統計を比較しながらデータ分析の基礎を学ぶ。具体的なデータの収集・解析・論文に仕上げるための方法を,流れを追って学べるように記述。
■JASPの日本語対応化進行中!!(2021.5.27現在)
現状公式では日本語に対応していないJASPですが,本書籍著者によりJASP内のメニューの日本語化への対応がとられています。1つのファイルを決まったフォルダーにコピーするだけで日本語メニューに切り替えることができます。詳細はコロナ社ウェブサイトの書籍詳細ページをご覧ください。
■対象者
・教育学,心理学,看護学を学ぶ大学生。とくに,最終学年になって卒業論文を作成しなければならない(が研究の方法などが全くわからない)学生。
・これから初めて研究を行う人,とくに量的研究を行う人。
■書籍の特徴
① JASPによる頻度論的分析とベイズ的分析によるデータ分析の方法と結果のまとめ方を知ることができる。
② データ分析の方法だけではなく,先行研究の調べ方やデータの集め方についてもわかる。
③ 研究のゴールである論文の書き方もわかる。
本書は,近年注目を集めている無料の統計ソフトウェア環境であるJASP(Jeffery’s Amazing Statistics Program)によるデータ分析法と研究の進め方・まとめ方についてのものである。
JASPはヴィジュアル的かつ直感的なグラフィカルユーザインタフェースを採用し,マウス操作で簡単に統計解析を行うことができる。加えて,p値を用いた頻度論的分析だけではなく,ベイズ統計に基づいたベイズ的分析を行うことができるため,JASPは量的研究を行う人にとって有益な武器となるだろう。本書では,JASPによるt検定と分散分析,回帰分析,カイ2乗検定の方法と結果のまとめ方を,頻度論的分析とベイズ的分析の両方についてわかりやすくまとめている。
統計解析以前に,研究ではそのデザインやデータ収集が肝となってくる。そこで,本書ではJASPでの統計解析に加え,先行研究の調べ方やデータ集め方についてもまとめている。とくに,データ収集法については,SQS2による紙媒体による方法と,GoogleフォームによるWeb上での方法を紹介している。これらの方法は,より「楽」なデータ収集法であり,これから研究を行う人だけではなく,すでに研究を行っている人にも有益である。
研究のゴールは,得られた知見をアウトプットすることである。そこで,本書では,得られた知見のアウトプットの仕方,すなわち論文の書き方もわかりやすくまとめている。
筆者たちは,本書を通して多くの人が研究の進め方やデータ分析法,論文の書き方を知り,より多くの有益な研究が行われることを願っている。
著者名:清水優菜、山本光
出版社名:コロナ社
発行年月:2020年03月
判型:A5
ISBN:9784339029031
≪内容情報≫
Rのパッケージを利用した高性能なフリーソフトJASPを利用し,頻度論的統計とベイズ統計を比較しながらデータ分析の基礎を学ぶ。具体的なデータの収集・解析・論文に仕上げるための方法を,流れを追って学べるように記述。
■JASPの日本語対応化進行中!!(2021.5.27現在)
現状公式では日本語に対応していないJASPですが,本書籍著者によりJASP内のメニューの日本語化への対応がとられています。1つのファイルを決まったフォルダーにコピーするだけで日本語メニューに切り替えることができます。詳細はコロナ社ウェブサイトの書籍詳細ページをご覧ください。
■対象者
・教育学,心理学,看護学を学ぶ大学生。とくに,最終学年になって卒業論文を作成しなければならない(が研究の方法などが全くわからない)学生。
・これから初めて研究を行う人,とくに量的研究を行う人。
■書籍の特徴
① JASPによる頻度論的分析とベイズ的分析によるデータ分析の方法と結果のまとめ方を知ることができる。
② データ分析の方法だけではなく,先行研究の調べ方やデータの集め方についてもわかる。
③ 研究のゴールである論文の書き方もわかる。
本書は,近年注目を集めている無料の統計ソフトウェア環境であるJASP(Jeffery’s Amazing Statistics Program)によるデータ分析法と研究の進め方・まとめ方についてのものである。
JASPはヴィジュアル的かつ直感的なグラフィカルユーザインタフェースを採用し,マウス操作で簡単に統計解析を行うことができる。加えて,p値を用いた頻度論的分析だけではなく,ベイズ統計に基づいたベイズ的分析を行うことができるため,JASPは量的研究を行う人にとって有益な武器となるだろう。本書では,JASPによるt検定と分散分析,回帰分析,カイ2乗検定の方法と結果のまとめ方を,頻度論的分析とベイズ的分析の両方についてわかりやすくまとめている。
統計解析以前に,研究ではそのデザインやデータ収集が肝となってくる。そこで,本書ではJASPでの統計解析に加え,先行研究の調べ方やデータ集め方についてもまとめている。とくに,データ収集法については,SQS2による紙媒体による方法と,GoogleフォームによるWeb上での方法を紹介している。これらの方法は,より「楽」なデータ収集法であり,これから研究を行う人だけではなく,すでに研究を行っている人にも有益である。
研究のゴールは,得られた知見をアウトプットすることである。そこで,本書では,得られた知見のアウトプットの仕方,すなわち論文の書き方もわかりやすくまとめている。
筆者たちは,本書を通して多くの人が研究の進め方やデータ分析法,論文の書き方を知り,より多くの有益な研究が行われることを願っている。