統計に関する基礎知識

統計：データに基づいて、理論や仮説を検証する。
・量的研究において利用されるのが統計的方法。

＊記述統計：主にデータを整理・要約する。
＊推測統計：科学的推論のために利用。


〇尺度水準
＊測定：人の行動や心理的な特性に数値を割り当てること。
＊尺度：測定の際の規則
　＊名義尺度：互いを区別するため。
　＊順序尺度：大小関係のみに意味を持つ。
　＊間隔尺度：差の大きさにも意味を持つ。
　＊比尺度：絶対原点を持つ。

＊質的変数：名義尺度と順序尺度の性質を持つ変数。
＊量的変数：間隔尺度と比尺度の性質を持つ変数。


〇度数分布
・データのとる値とその値をとる個数を対応させたもの。
・表によって整理されたもの・・度数分布表
・図によって整理されたもの。
　　・ヒストグラム（量的変数）・棒グラフ（質的変数）
　　・幹葉表示（ex.十の位が幹、一の位が葉）　　
　　・箱ひげ図（株価チャート図のようなもの）


〇代表値と散布図
・データの特徴を表す指標として利用される。
＊代表値：分布の中心的位置を表す指標。
　　　　「平均」と「中央値」
＊散布度：分布の広がりやばらつきを表す指標。
　　　　「分散（標準偏差）」「四分位偏差」


＊相関係数：相関の関連性の程度を数値で表現したもの。
・相関とは、２つの変数の関連性を表す概念。
　＊積率相関係数（ピアソン）：２つの量的変数の、直線的関係の強さ。

＊回帰分析
　・説明変数から基準変数の値を、回帰直線によって予想する。
　・予測の精度を表す指標として、決定係数が用いられる。


＊推測統計
　・心理学研究では、全数調査は困難なため、確率の考え方を利用し、
　　一部のデータから全体を推測する方法。
　＊母集団：研究の全体対象のこと。
　＊標本：実際に実験や調査を行う対象。
　　　　　無作為抽出によって得る。
＊確率分布：確率変数と確率との対応関係を表したもの。
＊標本分布：標本抽出を繰り返して集めた標本の平均値の分布。


＊仮説検定
・データに基づいて
　母集団分布の特徴を表す指標である母数に関する仮説を
　検証する統計的方法。
・帰無仮説と、相反する対立仮説を立てる。

＊推定：未知である母集団分布の母数を標本から定めること。
　・点推定：母平均を標本平均で推定するように１つの値で推定する。
　・区間推定：確率の考え方を用いて範囲によって推定する。
　
＊ノンパラメトリック検定
・母集団分布の分布に関して、
　特定の確率分布を仮定しないで行われる検定。
・質的変数に対して適用されることが多い。
・マンホイットニーのU検定、ウイルコクソンの符号検定、
　クラスカル－ワリスの検定　など。


＊分散分析
・複数条件の平均の差の検定を行う方法。
・平均の差を変動成分（分散）に置き換えて表現し、分析を行う。
・独立変数のことを「要因」　　要因の中でとり得る値を「水準」

＊重回帰分析
・証明変数が２つ以上の場合の回帰分析のこと。
・回帰分析同様、予測を目的として利用されるが、
　質問紙調査法において、
　基準変数に影響を与える説明変数を探索するためにも利用される。

＊因子分析
・質問紙調査法を用いて、構成概念（因子）を測定する尺度を
　開発する際に利用される。
・観測変数（質問項目）間の相関行列をもとに分析結果を得るまでに
　因子抽出（推定）と因子回転の２つの段階がある。

＊多変量データ解析
・質的変数の場合、判別分析、ロジスティック分析
・実験法において、多次元尺度法　多変量分散分析　・・・　等
・対数線型モデル　・・・　等


＊構造方程式モデリング
　＊構造方程式：観測変数の印が分析であるパス解析。　
　＊測定方程式：潜在変数（構成概念）を測定する確認的因子分析。
　２つを融合した統計的方法。

＊マルチレベル分析（階層的線型モデル）
・個人と集団、生徒と学校といった複数のレベルを考慮した分析法。
　
＊メタ分析
・同じ研究テーマに関する様々な研究の結果を統合する統計的方法。


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『ママさん、もう、降参じゃない？』

はっきり言って、自分でもなに書いてるんだか・・？？
だけど、とにかく、一応、書いてみた・・


（本年　７月中旬　朝　撮影）