『数学が苦手な人のための多変量解析ガイド――調査データのまとめかた』
古谷野 亘（こやの・わたる） 19880910 川島書店，174p.
last update:20110930
■古谷野 亘 19880910 『数学が苦手な人のための多変量解析ガイド――調査データのまとめかた』，川島書店，174p. ISBN-10:476100391X ISBN-13:978-4761003913 \2730 [amazon]／[kinokuniya] ※ sn06_2 n04
■内容
内容（「BOOK」データベースより）
多変量解析は、調査データの整理・分析にあたって、現在もっとも有効な統計処理の方法であるが、数学を苦手とする人にとっては、何となくなじめない代物でもあった。本書は、とかく数学が苦手だといわれる社会・行動科学系の人たち、医学、看護学、保健・衛生学、教育学などの領域の人たちのために書かれた多変量解析の案内書であり、例題を通して、数式なしで、多変量解析の使いかたを学べるように、やさしく解説している。
内容（「MARC」データベースより）
数学嫌いの人のために書かれた多変量解析の案内書。興味のある箇所だけ読んでもよいように執筆されている。また、数式は一切使用されておらず、コンピュータのソフトを使って多変量解析が出来るレベルに読者がなる事が目的。
■目次
はじめに――この本の使いかた
敷居が高いと感じている人のために
だれにでも多変量解析が使える
この本の使いかた
1 変数の数が多いとき――多変量解析
1 多変量解析とは何か
情報を圧縮する
実験と調査
変数の数が多いとき
2 相関係数
変数の質
相関係数を算出できるとき
直線的関係
3 モデルの重要性
モデルがすべてを決定する
独立変数と従属変数
4 フローチャート――多変量解析の選びかた
いくつかの留意事項
フローチャート
コンピュータの利用
2 星印の魔力――統計的検定
標本調査
統計的有意性
帰無仮説の棄却
統計的有意性と実質的有意性
非標本誤差
3 予測と説明――従属変数が量的データのとき
1 独立変数も量的データのとき
重回帰分析
パス分析
2 独立変数が質的データのとき
分散分析と分散共分散分析
多量分類分析
数量化理論Ⅰ類
どの方法を使うか
4 2群の判別――従属変数が2値のとき
1 独立変数が量的データのとき
重回帰分析
判別分析
ロジスティック回帰分析
どの方法を使うか
2 独立変数が質的データのとき
対数線形モデル
数量化理論Ⅱ類
どちらを使うか
5 内的構造の分析――従属変数がないとき
1 量的データのとき
因子分析と主成分分析
2 質的データのとき
クラスター分析
多次元尺度法
数量化理論Ⅲ類
どの方法を使うか
3 因子得点、サンプル・スコアの利用
4 ケースの分類―Qモード
わかりやすい参考書
あとがき
索引
■引用
■書評・紹介
■言及
＊作成：樋口 也寸志