0. Home
1. データ分析初歩の初歩
1.1 実例でわかる！統計学の重要性
1.2 どのようにデータを取れば良いか
1.3 統計量の基本
1.4 頻出用語の定義確認
2. 統計的仮説検定の仕組み
4. \(t\)検定
4.1 1標本\(t\)検定
5. 相関分析
6. 分散分析
6.2 一元配置分散分析 (対応あり)
7.1 単回帰分析 (単回帰モデル)
7.2 重回帰分析 (重回帰モデル)
8. ノンパラメトリック検定
7.1 適合度の検定
7.2 独立性の検定
7.3 マン・ホイットニーのU検定
9. 実践！データ分析
9.1 Rを使った分析その前に
9.2 \(t\)検定
9.3 分散分析
9.4 線形モデリング (回帰分析)
9.5 ノンパラメトリック検定
11. おわりに
12. 参考文献
13. 付録
この章では，これまでに紹介してきたデータ分析方法を用いて分析を行う一連の流れ (サンプルサイズ設計〜レポート・論文への記載) をRのソースコードを用いて紹介します。
○注意事項
検定結果の書き方は心理学などの社会科学分野において求められるものを採用しています。
実際にレポートや論文を書く際は，担当教員の指示や雑誌の投稿規定に従ってください。
○サンプルサイズ設計の結果の書き方
サンプルサイズ設計を行った場合は，方法の参加者の人数を書くセクションに使用したツール (必要な場合は引用も)，検定の種類，設定したパラメータを必ず記載しましょう。
○分析に使用したデータのダウンロードについて
分析中で使用したデータは，すべてこのガイドからダウンロードすることができます。
下図のようにそれぞれの分析の「事例とデータの構造」タブの下側にcsvファイルをダウンロードできるリンクを掲載しています。自分で分析を行う際は，csvファイルへのリンクをクリックしてダウンロードしてください。
○論文，レポートへの結果の書き方 (分野共通)
分析の結果を論文やレポートに記述する際は検定の目的，種類，検定結果の概説をまず文章で書きます。そのあと，平均値や標準偏差などの記述統計量を報告し，カッコの中に統計検定量，自由度，\(p\)値，効果量およびその信頼区間などを記載します。