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出版者情報
伝えるための心理統計
効果量・信頼区間・検定力
- 初版年月日
- 2012年1月
- 書店発売日
- 2012年1月25日
- 登録日
- 2016年1月20日
- 最終更新日
- 2016年1月20日
紹介
論文やレポートに書くべき必須の情報とは。p値だけでは見過ごされてしまう成果を、はっきりと読者に伝えるために必要なテクニック。
「科学的研究で重要なのは有意かどうかである」というこれまでの傾向に対し、統計改革と呼ばれる新たな運動が起きている。本書はこの運動に焦点を当て、今後の研究に求められるデータの示し方を丁寧に解説。医学・教育学・社会学など、心理学以外の多くの他分野にも役立つ内容で、本書を読み進めることで必ず理解が深まる、これからの研究者必携の書。
目次
まえがき
第I部 背景と歴史
第1章 心理統計における新展開:統計改革がはじまった
1.1 Cohen(1994)
1.2 心理学における統計改革
1.3 さまざまな分野における統計改革
1.4 日本における統計改革
1.5 統計改革の現状と将来
1.6 まとめ
第2章 帰無仮説検定:その論理と問題点
2.1 「有意」の誕生
2.2 帰無仮説検定の論理
2.3 帰無仮説検定の問題点
2.4 帰無仮説検定を擁護する
2.5 まとめ
第II部 理論と実践
第3章 効果量:効果の大きさを表現する
3.1 効果量とは
3.2 d族の効果量
3.3 r族の効果量
3.4 効果量の解釈
3.5 ノンパラメトリックな効果量
3.6 元の測定単位での効果量
3.7 効果量を求める(実践編)
3.8 まとめ
第4章 信頼区間:区間推定と図の力
4.1 検定と推定
4.2 母平均の信頼区間
4.3 頻度の信頼区間
4.4 相関係数の信頼区間
4.5 回帰分析の信頼区間
4.6 効果量の信頼区間
4.7 図の力
4.8 まとめ
第5章 検定力:研究の信頼性と経済性を高めるために
5.1 検定力とは何か?
5.2 なぜ検定力を分析するか?
5.3 検定力と標本サイズ
5.4 高すぎる検定力・低すぎる検定力
5.5 適切な検定力
5.6 さまざまな検定力分析
5.7 まとめ
第6章 さらなる改革に向けて
6.1 メタ分析
6.2 ベイズ統計学によるアプローチ
6.3 prep
付録:R プログラム
第3章のRプログラム
第4章のRプログラム
第5章のRプログラム
第6章のRプログラム
あとがき
参考文献
索引
コラム
コラム1:統計的有意性と臨床的意義
コラム2:Fisher vs. Neyman & Pearson
コラム3:有意水準ではなく,正確なp値を報告しよう
コラム4:Stiglerの法則
コラム5:標準偏差と標準誤差
コラム6:白衣の天使と円グラフ
コラム7:マジカルナンバー20±10
コラム8:Fisherの抱えていた矛盾
上記内容は本書刊行時のものです。