内容説明
重回帰分析から、主成分分析、因子分析、多重ロジスティック回帰、比例ハザード分析まで。最初の２章で、データ加工などの基礎事項や各手法の概要や選択方法を解説し、解析の全体イメージがつかめる。よく利用される手法についてそれぞれに、理論と統計量の意味を説く「分析のしくみ」とＳＰＳＳによる具体的手順と注意事項を示す「分析の実際」を１章ずつ設けた。各分析手法において、判断基準をできるかぎり明示し、「この場合はこのようにする」という記載を心がけた。例題を解くようにＳＰＳＳの操作を読み進めるだけでも、データ解析の流れと結果の解釈がマスターできる。各分析の最後には、「レポート・論文への記載」について、記述例とともに紹介し、そのポイントを押さえた。参考図書案内や、欧文・和文索引も充実している。
目次
基礎事項
多変量解析の選択
重回帰分析のしくみ
重回帰分析の実際
多重ロジスティック回帰分析のしくみ
多重ロジスティック回帰分析の実際
主成分分析のしくみ
主成分分析の実際
因子分析のしくみ
因子分析の実際
比例ハザード分析のしくみ
比例ハザード分析の実際
正準相関分析
著者等紹介
対馬栄輝［ツシマエイキ］
２０００年弘前大学大学院理学研究科情報科学専攻（統計学、データ解析学）修了。２００６年弘前大学大学院医学研究科（公衆衛生学講座）修了。１９９１年津軽保健生活協同組合健生病院。１９９７年弘前大学医療技術短期大学部理学療法学科（助手）。現在、弘前大学大学院保健学研究科健康支援科学領域老年保健学分野（准教授）。医学博士、理学修士、理学療法士、専門理学療法士（骨・関節系）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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