SPSSによる回帰分析

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株式会社 オーム社, 2013/08/10 - 224 ページ
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 SPSSで回帰分析の手法を学ぶ!!SPSSは、IBM社が開発・販売している国内シェアNo1の統計ソフト。本書はSPSSを使いながら回帰分析の手法を学ぶもの。回帰分析とは複雑な統計データを、1本の直線だけで読み解く統計解析の手法です。回帰分析の考え方に基づき、重回帰分析、主成分回帰(PLS回帰)、ロジスティック回帰、COX回帰(比例ハザード分析)、判別分析、分散分析などのデータ分析の一般的な手法を一通り学習します。


はじめに
第1章 回帰分析入門
◇1.1 回帰分析の概要
■回帰分析とは
■回帰分析の用語
■回帰分析の用途
◇1.2 回帰分析におけるデータ
■データの種類
■測定の尺度
■変数の種類
第2章 単回帰分析
◇2.1 単回帰分析の基本
■例題1
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■母回帰係数の信頼区間
◇2.2 残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
■標準化残差の正規確率プロット
◇2.3 区間推定
■母回帰式の信頼区間
■個々のデータの予測区間
◇2.4 SPSS の手順
■単回帰分析
■散布図
第3章 重回帰分析
◇3.1 重回帰分析における予備的解析
■例題2
○3.1.1 1変数の解析
■要約統計量
■データのグラフ化
○3.1.2 2変数の解析
■相関行列
■散布図行列
○3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析
■x1による単回帰分析
■x2による単回帰分析
■x3による単回帰分析
■x4による単回帰分析
■単回帰分析のまとめ
◇3.2 重回帰分析の実際
○3.2.1 重回帰分析の基本
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■回帰係数の有意性
■標準偏回帰係数
○3.2.2 残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
○3.2.3 回帰診断
■てこ比
■Cook の距離
■DfBeta
○3.2.4 相互検証法とリサンプリング法
(1)予測精度の検証
■Hold out 法
■K-fold 法
■Leave-One-Out 法
(2)回帰係数の検証
■Jackknife 法
■Bootstrap 法
◇3.3 SPSS の手順
■要約統計量
■ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図
■ドットプロット
■相関行列
■散布図行列
■3次元散布図
■単回帰分析
■重回帰分析
■回帰診断
■Bootstrap法
第4章 質的変数とダミー変数
◇4.1 質的変数を含んだ回帰分析
■例題3
■データのグラフ化
○4.1.1 質的変数とダミー変数
○4.1.2 ダミー変数の使い方
■数値例1
■数値例2
■数値例3
○4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数
○4.1.4 ダミー変数の作成
◇4.2 数量化理論T類と共分散分析
○4.2.1 数量化理論T類
■例題4
○4.2.2 一般線形モデル
○4.2.3 共分散分析
■例題5
■質的変数を含んだ重回帰分析
■データのグラフ化
■ダミー変数による重回帰分析の結果
■共分散分析の結果
◇4.3 SPSS手順
第5章 回帰分析における説明変数の選択
◇5.1 変数選択の方法
○5.1.1 変数選択の必要性
■重要な変数と不要な変数
■良い回帰式
■説明変数の選択方法
■変数選択の基準
○5.1.2 ステップワイズ法
■例題6
■変数選択基準の設定
■ステップワイズ法の結果
○5.1.3 ベストサブセット法
◇5.2 説明変数の組合せで生じる問題
○5.2.1 多重共線性
■多重共線性とは
■許容度
■VIF
■例題7
■説明変数同士の相関行列
■説明変数ごとの単回帰分析
■回帰係数の符号逆転
○5.2.2 解の一意性
■例題8
○5.2.3 欠損値の扱い
■例題9
■リストごとに除外した解析結果
■ペアごとに除外した解析結果
■平均値で置き換えた解析結果
◇5.3 SPSS の手順
■重回帰分析(ステップワイズ法)
■ベストサブセット法
第6章 ロジスティック回帰分析
◇6.1 ロジスティック回帰の基本
○6.1.1 ロジスティック回帰とは
■例題10
■ロジスティック回帰の概念
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.1.2 完全分離
■例題11
○6.1.3 SPSS の手順
◇6.2 ロジスティック回帰の実践
○6.2.1 多重ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰の種類
■例題12
■ロジスティック回帰の結果
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.2.2 変数選択
■変数選択の方法
■変数選択の結果
◇6.3 SPSS の手順
■ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
第7章 生存分析とCox 回帰
◇7.1 生存分析
○7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線
■例題13
■生存分析とは
■生存率
■生存率曲線
○7.1.2 生存率曲線の比較と検定
■例題14
■2つの生存率の違いに関する検定
■ログランク検定の結果
◇7.2 Cox 回帰
○7.2.1 比例ハザードモデル
■例題15
■比例ハザードモデル
■Cox回帰の結果
○7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰
■例題16
■複数の説明変数
◇7.3 SPSS の手順
■Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成
■ログランク検定
■Cox 回帰
■複数の説明変数を含むCox 回帰
第8章 パス解析と因果分析
◇8.1 因果関係の解析
○8.1.1 説明変数間の因果関係
■因果関係の整理
○8.1.2 パス解析の概念
■パス図
■パス解析
◇8.2 パス解析の実際
○8.2.1 回帰分析を用いたパス解析
■x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析
■x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析
■x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析
■x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析
○8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析
■共分散構造分析
■AMOS による解析結果
付録
◇付録(1) 一般化線形モデル
◇付録(2) 曲線回帰
◇付録(3) 回帰木と分類木
■決定木
■回帰木の例
■分類木の例
◇付録(4) 多重共線性の診断
◇付録(5) ケースの数と説明変数の数
索 引

 

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目次

説明変数の選択方法
107
変数選択の基準
109
512 ステップワイズ法
110
変数選択基準の設定
111
513 ベストサブセット法
113
52 説明変数の組合せで生じる問題
114
許容度
115
例題7
116

回帰式
11
回帰式の有効性
12
母回帰係数の信頼区間
13
22 残差の検討
14
残差のヒストグラム
15
標準化残差の正規確率プロット
16
23 区間推定
17
24 SPSSの手順
19
散布図
22
第3章重回帰分析
27
31 重回帰分析における予備的解析
28
311 1変数の解析
29
312 2変数の解析
34
散布図行列
35
313 説明変数ごとの単回帰分析
37
x3による単回帰分析
38
x4による単回帰分析
39
32 重回帰分析の実際
40
回帰式の有効性
41
回帰係数の有意性
42
標準偏回帰係数
43
322 残差の検討
44
残差のヒストグラム
45
323 回帰診断
46
Cookの距離
47
324 相互検証法とリサンプリング法
50
Kfold法
51
2回帰係数の検証
52
Bootstrap法
53
33 SPSSの手順
55
ヒストグラム箱ひげ図幹葉図
56
ドットプロット
58
相関行列
59
散布図行列
61
3次元散布図
63
単回帰分析
64
重回帰分析
66
回帰診断
68
Bootstrap法
72
第4章質的変数とダミー変数
75
41 質的変数を含んだ回帰分析
76
データのグラフ化
77
411 質的変数とダミー変数
78
412 ダミー変数の使い方
80
数値例2
81
数値例3
83
413 カテゴリの数が3つ以上のダミー変数
85
414 ダミー変数の作成
87
42 数量化理論I類と共分散分析
90
422 一般線形モデル
95
423 共分散分析
98
データのグラフ化
99
ダミー変数による重回帰分析の結果
100
43 SPSS手順
102
第5章回帰分析における説明変数の選択
105
51 変数選択の方法
106
説明変数同士の相関行列
118
回帰係数の符号逆転
119
522 解の一意性
120
523 欠損値の扱い
123
リストごとに除外した解析結果
124
ペアごとに除外した解析結果
125
平均値で置き換えた解析結果
126
53 SPSSの手順
127
ベストサブセット法
129
第6章ロジスティック回帰分析
133
61 ロジスティック回帰の基本
134
ロジスティック回帰の概念
135
ロジスティック回帰の結果
136
612 完全分離
140
613 SPSSの手順
142
62 ロジスティック回帰の実践
144
例題12
145
ロジスティック回帰の結果
146
ロジスティック回帰の結果
147
622 変数選択
150
変数選択の結果
151
63 SPSSの手順
152
ロジスティック回帰尤度比による変数減少法
154
第7章生存分析とCox回帰
157
71 生存分析
158
生存分析とは
159
生存率曲線
160
712 生存率曲線の比較と検定
161
ログランク検定の結果
162
72 Cox回帰
164
722 複数の説明変数を含むCox回帰
165
複数の説明変数
166
73 SPSSの手順
167
ログランク検定
170
Cox回帰
172
複数の説明変数を含むCox回帰
174
第8章パス解析と因果分析
177
81 因果関係の解析
178
812 パス解析の概念
181
82 パス解析の実際
182
x1を説明変数x3を目的変数とする回帰分析
183
x2とx3を説明変数x4を目的変数とする回帰分析
184
x4を説明変数yを目的変数とする回帰分析
185
822 共分散構造分析を用いたパス解析
186
AMOSによる解析結果
187
付録
189
付録1 一般化線形モデル
190
付録2 曲線回帰
195
付録3 回帰木と分類木
200
回帰木の例
201
分類木の例
205
付録4 多重共線性の診断
208
付録5 ケースの数と説明変数の数
210
索引
211
奥付
213
著作権

書誌情報