Rによる計量政治学

政治現象をRで統計分析する!!

　本書はR を使った計量政治学の入門書です。計量政治学とは政治現象の数量データ分析を行うことで、例えば選挙における投票率を調べ、政治的要因によって予算がどれだけ歪曲されたかを推定するなど、政治における仮説を統計学的に検証することです。
 　主な特徴は、①各章ごとに練習問題を設けているので、基本的に読者が独学独習できるように設計されている、②計量政治学に関する論文を仕上げるのに必要な内容を15 回の授業で網羅しているので、計量政治学を授業やゼミで教えたいと考えている教員にとっても使いやすいよう工夫している、などです。
 

はじめに
本書の構成
本書で利用するデータセットについて
謝　辞
第Ⅰ部　リサーチデザイン
第1 章　計量政治学とは
1.1　政治を計量する？
1.2　数理政治学と計量政治学
第2章　研究テーマの選び方
2.1　リサーチクエスチョンの種類
2.1.1　実証的問題
2.1.2　規範的問題
2.1.3　分析的問題
2.2　「よい研究テーマ」の見つけ方
2.2.1　「よい研究テーマ」の基準
2.2.2　規範的問題から実証的問題への変換方法
2.2.3　パズルを探す
2.2.4　研究論文の構成
まとめ
練習問題
第3章　理論と仮説
3.1　「よい理論」とは？
3.1.1　リサーチデザインのプロセス
3.1.2　因果法則の三つの条件
3.1.3　理論とは
3.1.4　「よい理論」の条件
3.1.5　政治学における理論の実例
3.2　仮説と仮説検証
3.2.1　仮説とは
3.2.2　作業仮説と作業化
3.2.3　分析単位の選択
3.2.4　コントロール変数
3.2.5　変数の測定（measurement）の問題
3.2.6　生態学的誤謬
まとめ
練習問題
第Ⅱ部　Rを使った計量分析の方法
第4章　Rの使い方
4.1　RとRStudio
4.2　Rの基本操作
4.3　パッケージ
4.4　RStudioの使い方
4.4.1　プロジェクト機能の利用
4.4.2　Rスクリプトの書き方
4.4.3　RとRStudioの終了
まとめ
練習問題
第5章　Rによるデータ操作
5.1　データセットの読み込み
5.1.1　CSV形式データの読み込み
5.1.2　Excel形式データの読み込み
5.1.3　Stata形式データの読み込み
5.1.4　R形式データの読み込み
5.2　読み込んだデータの確認
5.3　データの整形
5.3.1　データ操作の基礎
5.3.2　パイプ演算子
5.3.3　横長データと縦長データ
5.3.4　データの結合
5.4　データの保存
まとめ
練習問題.
第6章　記述統計とデータの可視化・視覚化
6.1　変数の種類と記述統計
6.1.1　カテゴリ変数と量的変数
6.1.2　基本的な統計量の確認
6.1.3　カテゴリ変数の内容確認
6.1.4　二つのカテゴリ変数の関係を確かめる
6.1.5　カテゴリ別に量的変数の値を調べる
6.2　変数の可視化・視覚化
6.2.1　ggplot( )の基本的な使い方と変数の特徴把握
6.2.2　図の保存
まとめ
練習問題
第7章　統計的推定
7.1　母集団と標本
7.2　標本分布
7.3　母平均の推定と信頼区間
7.3.1　母平均の信頼区間
7.3.2　信頼区間の解釈
7.3.3　Rで信頼区間を求める
まとめ
練習問題
第8章　統計的仮説検定
8.1　統計的仮説検定の基礎
8.1.1　仮説の設定――帰無仮説と対立仮説
8.1.2　有意水準の設定
8.1.3　検定統計量の計算
8.1.4　棄却域の設定
8.1.5　検定統計量と棄却域の比較
8.1.6　検定の結論の提示
8.2　統計的仮説検定の諸問題
8.2.1　仮説検定における2 種類の「誤り」と検出力
8.2.2　片側検定か両側検定か
8.2.3　統計的に有意な結論は学術的に有意か
まとめ
練習問題
第9章　変数間の関連性
9.1　カテゴリ変数間の関連
9.1.1　クロス集計表
9.1.2　カイ2乗検定
9.1.3　Rによるカイ2乗検定
9.2　量的変数間の関連
9.2.1　相関関係の種類・散布図・相関係数
9.2.2　相関係数を使った統計的仮説検定
9.2.3　相関関係と因果関係
まとめ
練習問題
第10章　回帰分析の基礎
10.1　線形回帰―散布図への直線の当てはめ
10.2　最小二乗法
10.3　単回帰と重回帰
10.3.1　衆院選データを使った重回帰
10.3.2　単回帰と重回帰の違い
10.4　決定係数
まとめ
練習問題
第11章　回帰分析による統計的推定
11.1　単回帰による統計的推定
11.1.1　単回帰モデル
11.1.2　信頼区間と仮説検定
11.2　重回帰分析による統計的推定
11.2.1　重回帰モデル
11.2.2　信頼区間と仮説検定
まとめ
練習問題
第12章　回帰分析の前提と妥当性の診断
12.1　回帰分析の前提
12.1.1　回帰モデルの妥当性
12.1.2　加法性と線形性
12.1.3　誤差の独立性
12.1.4　誤差の分散均一
12.1.5　誤差の正規性
12.2　Rによる回帰診断
12.2.1　残差プロットによる診断
12.2.2　正規QQプロットによる診断
まとめ
練習問題
第13章　回帰分析の応用
13.1　ダミー変数の利用
13.1.1　ダミー変数
13.1.2　ダミー変数を使った回帰分析
13.2　変数変換
13.2.1　線形変換
13.2.2　中心化
まとめ
練習問題
第14章　交差項の使い方
14.1　交差項で何がわかるのか
14.2　交差項を入れた回帰分析の注意点
14.3　衆議院選挙結果を事例とした交差項の分析
14.3.1　データの読み込み
14.3.2　記述統計と散布図の表示
14.3.3　交差項を使った重回帰分析
まとめ
練習問題
第15章　ロジスティック回帰分析
15.1　ロジスティック関数
15.2　ロジスティック回帰分析の手順
15.2.1　帰無仮説と対立仮説を設定する
15.2.2　説明変数と応答変数の散布図を描く
15.2.3　ロジスティック回帰式を推定する
15.2.4　ロジスティック回帰モデルの評価
15.2.5　回帰係数の有意性検定
15.2.6　推定結果の意味を解釈する
15.3　衆議院選挙データの分析
まとめ
練習問題
参考文献
索　引