改訂 Stataによる社会調査データの分析
 入門から応用まで もくじ

改訂版に向けての前書き
はじめに

第1部 Stataの基本

第1章 Stataの起動から分析開始まで
 1節 Stataの起動
  (1)Resultsウィンドウ
  (2)Commandウィンドウ
  (3)Reviewウィンドウ
  (4)VariablesウィンドウとPropertiesウィンドウ
 2節 作業フォルダの設定
 3節 Stataで扱えるデータ
 4節 csv形式とは
 5節 Stataでcsv形式のデータを読み込む
 6節 dta形式で保存する,読み込む
 7節 データを消去する
 8節 データを確認するために
 9節 Data Editorでデータを作成する

第2章 データ処理の基礎
 1節 関数の構造
  (1)[=]と[==]
  (2)四則計算
  (3)べき乗[^]
  (4)有用な数学的関数
 2節 データ処理コマンド
  (1)新しい変数newvarを作る
  (2)特定の値を別の値に置き換える
  (3)変数の値を関数などを使って置き換える
  (4)変数をデータから削除する
  (5)回答者をデータから削除する
  (6)変数の名前を変える
 3節 条件式
  (1)条件式の基本
  (2)条件文に不等号を使うときの注意
  (3)複数の条件と( )の利用

第3章 調査で使う処理の定型:データのチェック
    から変数の加工まで
 1節 異常データのidを探す
 2節 単純集計表を作る:無回答と非該当を外し
    て処理をする
  (1)平均値などの代表値を出力する
  (2)グループごとに集計する
  (3)単純集計表作成における非該当の処理
 3節 まとめて欠損値処理:配列の利用
 4節 調査で行なう変数の加工
  (1)量的変数の値に基づいたグループ分け
  (2)カテゴリの統合
  (3)ダミー化
  (4)反転
 5節 doファイル

第2部 仮説検証に向けての連関性の検討

第4章 変数の相関,連関の検討
 1節 クロス表
  (1)クロス表の有用性
  (2)カイ自乗検定の制限とフィッシャーの正確検定
 2節 散布図を作る
 3節 相関係数
  (1)Pearsonの積率相関係数
  (2)順位相関

第5章 重回帰分析
 1節 重回帰分析
  (1)重回帰分析の基本
  (2)重回帰分析の実行
  (3)β係数(標準化回帰係数)を出したいとき
  (4)多重共線性とvif
  (5)vifが高かったら
 2節 ダミー変数の利用と交互作用の検討
  (1)ダミー変数の利用
  (2)交互作用
 3節 予測値と調整平均
  (1)数学的統制と調整平均の有用性
  (2)marginsコマンドによる予測値の計算
  (3)marginsplot(Ver.12以降)
  (4)spostを用いた予測値計算

第6章 さまざまな回帰分析
 1節 ロジスティック回帰分析/プロビット分析
  (1)ロジスティック回帰分析/プロビット分析とは
  (2)ロジスティック回帰分析の実行
  (3)予測値の利用
 2節 多項ロジット回帰分析/多項プロビット分析
  (1)多項ロジット回帰分析とは
  (2)多項ロジット回帰分析の実行
  (3)予測値の利用
  (4)解釈上の注意
 3節 順序ロジット回帰分析/順序プロビット分析
  (1)順序ロジット回帰分析とは
  (2)順序ロジット回帰分析の実行
  (3)予測値の利用
 4節 分位点回帰分析
  (1)分位点回帰分析とは
  (2)分位点回帰の実行
  (3)複数の分位点を同時に予測する
  (4)係数の差を検定する
  (5)注意点
 5節 fractional polynomial
  (1)fractional polynomialとは
  (2)fractional polynomialの実行
  (3)予測値の利用とfp plot
  (4)fractional polynomialの欠点

第7章 マルチレベル分析
 1節 マルチレベル分析とは
 2節 事例とステップで見るマルチレベル分析
  (1)個人レベルとグループ・レベルを考える
  (2)マルチレベル化のステップ
 3節 適合度とモデル構築
  (1)マルチレベル分析における適合度比較の必要性
  (2)Stataによる適合度比較
  (3)切片のランダム化による適合度の上昇
  (4)レベル2説明変数の導入と傾きのランダム化

第8章 平均値の比較
 1節 独立した2つのグループの平均値比較
 2節 独立した3群以上の平均値比較
 3節 同じ回答者の中での平均値の差の検定
 4節 二元配置分散分析

第9章 合成尺度の作成(尺度構成)
 1節 単純加算で合成尺度を作る
 2節 主成分分析
  (1)主成分分析とは
  (2)主成分分析の実行
  (3)主成分の解釈と複数の主成分の利用
 3節 因子分析
  (1)因子分析とは
  (2)因子分析の実行
  (3)因子の解釈
  (4)因子得点の計算
  (5)因子数の決定と分析の繰り返し

第10章 クラスター分析
 1節 クラスター分析とは
  (1)二種類のクラスター分析
  (2)(非)類似度の設定
  (3)クラスタリング方法の設定
 2節 階層的クラスター分析
  (1)階層的クラスター分析の実行(ウォード法)
  (2)デンドログラム(樹形図)の作成
  (3)クラスター数の決定
  (4)所属クラスターを表わす新変数の作成
  (5)クラスターの中身の解釈
 3節 非階層的クラスター分析
  (1)非階層的クラスター分析の実行(k-means法)
  (2)クラスターの中身の解釈
  (3)中心値の保存と利用

第11章 ウェイトの利用
 1節 サンプリングの理論について
 2節 調査の非標本誤差に対処するためのウェイトの
    考え方
 3節 調査の抽出確率の違いに対処するためのウェイ
    トの考え方
 4節 ウェイト作成の実際
  (1)事後層化
  (2)svrコマンドのインストール
  (3)Survwgtによるウェイトの作成
 5節 ウェイトを用いた分析例
 6節 まとめ

引用・参考文献
読書案内
Stataによる社会調査データの分析 サンプル質問紙
索引

○コラム1 データが大きすぎたら
○コラム2 なぜ,中心化・標準化すると多重共線性が
      消えるのか
○コラム3 どんな変数を「量的」と考えてよいか?