書名 |
エクセル統計―実用多変量解析編 ―付録:エクセルアドインソフト「Mulcel」 |
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筆頭著者 |
柳井久江・著(埼玉大学理学部数学教室) |
出版社名 |
オーエムエス出版 |
ISBNコード |
ISBN978-4-434-06550-7 |
発行年 |
2005年7月 |
判型 / 頁数 |
B5判 / 184頁 |
分類 |
医学一般/医療統計学・医学情報学 |
価格 |
定価4,180円(本体3,800円 税10%) |

大好評の「4Steps エクセル統計」の多変量解析版です.エクセルのアドインソフト Mulcelを使って,これからはエクセルでも簡単に多変量解析ができます.「4Steps エクセル統計」と同じく,例題を見て解析ができます.
◎ 本書で扱う7つの基本的手法
1.重回帰分析 Multiple Regression Analysis : 多くの変数から特定の変数を予測する手法.
2.主成分分析 Principal Component Analysis : 多くの変量から新たに少数の合成変量を求め,情報を集約する手法.
3.因子分析 Factor Analysis : データが持つ潜在的な要因を見つけ出して,単純化した構造で分析する手法.
4.判別分析 Discriminant Analysis : データ間の関係から所属するグループを見つける手法.
5.正準相関分析 Canonical Correlation Analysis : 変量群の間の関係を分析する手法.
6.クラスター分析 Cluster Analysis : データの間の距離を定義して似たもの同士をグループにまとめる手法.
[1]最短距離法 [2]最長距離法 [3]群平均法 [4]重心法 [5]メディアン法 [6]ウォード法
7.数量化理論 Quantification Theory : 質的なデータに数値を与えて解析を行う手法.
[1]数量化 I 類 [2]数量化 II 類 [3]数量化 III 類 [4]数量化 IV 類

1章 重回帰分析
1-1 重回帰分析
・決定係数(寄与率)(R2),重相関係数(R)
・自由度修正済み決定係数(R*2)
・赤池の情報量基準(AIC)
・Y評価の標準誤差
・ダービン・ワトソン比
・多重共線性
・分散分析表
・偏回帰係数の検定と区間推定
・重回帰分析で分析できるデータフォーム
1-2 変数選択-重回帰分析
・変数選択の基準
・変数選択-重回帰分析で検定できるデータフォーム
2章 主成分分析
・寄与率
・累積寄与率
・因子負荷量
・主成分得点
・主成分の採用
・主成分の考察
・主成分分析で分析できるデータフォーム
3章 因子分析
・共通性の推定
・因子負荷行列の推定
・因子数の設定
・因子の解釈
・因子軸の回転
・因子の寄与量,寄与率
・因子得点の推定
・因子分析で分析できるデータフォーム
4章 判別分析(1)─ 2群の判別 ─
4-1 線形判別関数
・誤判別の確率
・分散共分散行列の等分散性の検定
・線形判別関数の係数の検定
・線形判別関数で分析できるデータフォーム
4-2 2次判別関数
・2次判別関数で分析できるデータフォーム
5章 判別分析(2)─ 多群の判別 ─
5-1 線形判別関数(変数選択)
・判別の有意性の検定
・係数の有意性の検定
・変数の選択
・線形判別関数(変数選択)で分析できるデータフォーム
5-2 正準判別分析
・正準判別変量の有意性の検定
・正準判別分析で分析できるデータフォーム
6章 正準相関分析
・正準変量の解釈,正準負荷量と寄与率
・交差負荷量と冗長性指数
・正準相関係数の検定
・正準相関分析で分析できるデータフォーム
7章 クラスター分析
・階層的クラスター分析の考え方
・階層的クラスター分析の方法
・非類似度
・デンドログラム
・クラスター分析で分析できるデータフォーム
8章 数量化理論
8-1 数量化 I 類
・重相関係数R,決定係数R2,自由度修正済み決定係数,Y評価の標準誤差
・範囲,偏相関係数
・要因効果の検定
・数量化 I 類で分析できるデータフォーム
8-2 数量化 II 類
・相関比
・範囲,偏相関係数
・数量化 II 類で分析できるデータフォーム
8-3 数量化 III 類
・数量化 III 類で分析できるデータフォーム
8-4 数量化 IV 類
・数量化 IV 類で分析できるデータフォーム