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田中重人 (東北大学文学部准教授) 2021-04-30

現代日本学演習II「統計分析の基礎」

第3講 統計分析の基礎


[配布資料PDF版]
[テーマ] 度数の利用と統計分析の基礎

前回課題について


度数分布表の読みかた

(教科書 p. 27--31)


データセットを分割する方法

PSPPには、特定の変数の値によってデータセットを分割するコマンドがある

いったんこの操作をすると、それ以降は、すべての分析が、その変数の値ごとに別々におこなわれる。

元に戻すときは、「データ」→「ファイルの分割」→「すべてのケースを分析」


データ収集から分析まで

  1. データの収集 (実験/観察)
  2. 分析可能な形に加工
  3. データ・セット作成
  4. クリーニング
  5. データの特徴を少数の数値に要約 = 記述統計
  6. 誤差の評価 (この手続きの一部が推測統計)

(教科書 p. 1--6)


標本抽出

標本抽出の4段階モデル

「無作為抽出」(random sampling) とは:

統計的な推測のための理屈は、確率標本を前提として組み立てられている。母集団の人口がわかっていて、全個体を網羅した台帳がないと、無作為抽出はできない。実際にはそういうことはないので、いろいろ工夫して無作為抽出に近づける。

「層化2段無作為抽出」はその方法のひとつ:


宿題

  1. 教科書 pp. 7--16 を元に、「データの種類」の分類 (名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度) についてまとめよ
  2. SSM調査の質問項目のうち、比率尺度に当たるものはどれか
  3. 累積パーセントに意味があるのはどの種類のデータか
  4. 「収入」や「学歴」を比率尺度として分析するにはどのようにすればよいか

木曜正午までに Google Classroom に提出。


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