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研究に役立つＪＡＳＰによる多変量解析 因子分析から構造方程式モデリングまで /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：2021年06月
判型：Ａ５
ISBN：9784339029161
≪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，統計解析の要である多変量解析について学ぶ。データ解析を必要とする全ての人が活用できるように，分析方法・結果の解釈・報告例を丁寧に記述した。
■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，社会学といった社会科学を学ぶ大学生，大学院生，大学教員
・因子分析や構造方程式モデリングといった高度な手法を用いる必要がある人
・お金をかけずに，高度な統計分析を行いたい人
・ただし，t検定や分散分析，回帰分析といった統計分析について理解していることが望ましい
■書籍の特徴
・JASPを用いて多変量解析（因子分析，クラスター分析，一般化線形モデル，構造方程式モデリング，媒介分析）を実行する方法がわかる
・JASPでの多変量解析の実行方法だけではなく，結果のまとめ方もわかる
・各章ごとに実践的な演習問題があり，体系的に多変量解析をマスターできる
コンピュータが発達した現在，t検定や分散分析，カイ2乗検定といった基本的な統計分析のみならず，2変量以上の分類や関連を柔軟に分析できる多変量解析を実行できることが求められています。本書では，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）を用いて，多変量解析の方法と結果のまとめ方をわかりやすくまとめました。
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ます。JASPはベイズ的分析を行えるため脚光を集めてきましたが，様々な多変量解析を行うことができることも特長です。
本書は2021年4月現在，JASPで分析可能な因子分析，クラスター分析，一般化線形モデル，構造方程式モデリングについて詳しく解説しています。読者には是非本書を目で読み進めるだけではなく，本書のサンプルデータを用いてJASPを動かしながら取り組んでほしいと考えています。筆者たちは，本書を通して多くの人が多変量解析を実際の場面で活用し，より多くの有益な知見が得られることを願っています。
著者名：清水優菜、山本光
出版社名：コロナ社
発行年月：2021年06月
判型：Ａ５
ISBN：9784339029161
≪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，統計解析の要である多変量解析について学ぶ。データ解析を必要とする全ての人が活用できるように，分析方法・結果の解釈・報告例を丁寧に記述した。
■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，社会学といった社会科学を学ぶ大学生，大学院生，大学教員
・因子分析や構造方程式モデリングといった高度な手法を用いる必要がある人
・お金をかけずに，高度な統計分析を行いたい人
・ただし，t検定や分散分析，回帰分析といった統計分析について理解していることが望ましい
■書籍の特徴
・JASPを用いて多変量解析（因子分析，クラスター分析，一般化線形モデル，構造方程式モデリング，媒介分析）を実行する方法がわかる
・JASPでの多変量解析の実行方法だけではなく，結果のまとめ方もわかる
・各章ごとに実践的な演習問題があり，体系的に多変量解析をマスターできる
コンピュータが発達した現在，t検定や分散分析，カイ2乗検定といった基本的な統計分析のみならず，2変量以上の分類や関連を柔軟に分析できる多変量解析を実行できることが求められています。本書では，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）を用いて，多変量解析の方法と結果のまとめ方をわかりやすくまとめました。
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ます。JASPはベイズ的分析を行えるため脚光を集めてきましたが，様々な多変量解析を行うことができることも特長です。
本書は2021年4月現在，JASPで分析可能な因子分析，クラスター分析，一般化線形モデル，構造方程式モデリングについて詳しく解説しています。読者には是非本書を目で読み進めるだけではなく，本書のサンプルデータを用いてJASPを動かしながら取り組んでほしいと考えています。筆者たちは，本書を通して多くの人が多変量解析を実際の場面で活用し，より多くの有益な知見が得られることを願っています。
