• はじめに

第1章　データと変数

• 1-1　社会学におけるデータ分析
• 1-2　データとは何か
• 1-3　ケース・変数・値
• 1-4　変数の性質を理解しよう
• コラム　Σ（シグマ）の意味

第2章　変数の特徴を分析しよう（1）

• 2-1　質的変数の特徴を調べよう：度数分布表
• 2-2　量的変数の特徴を調べよう（1）たくさんある値を区切る（階級）
• 2-3　度数分布表をグラフにする
• 2-4　量的変数の特徴を調べよう（2）変数の「中心」はどこにある？
• 2-5　平均値・中央値・最頻値の違いを理解しよう
• コラム　比率の変化の表現に注意！

第3章　変数の特徴を分析しよう（2）変数のちらばり

• 3-1　量的変数のちらばりを把握しよう（1）範囲
• 3-2　量的変数のちらばりを把握しよう（2）分位数
• 3-3　ちらばりをグラフで表現する「箱ひげ図」
• 3-4　量的変数のちらばりを把握しよう（3）分散
• 3-5　量的変数のちらばりを把握しよう（4）標準偏差
• 3-6　標準偏差の応用：標準化・標準得点・偏差値

第4章　変数の関係を分析しよう（1）クロス集計表

• 4-1　度数分布表だけで大丈夫？
• 4-2　クロス集計表
• 4-3　比率で分布を比べる
• 4-4　クロス表のグラフ表現
• 4-5　関連を1つの数値でまとめるには：関連係数

第5章　変数の関係を分析しよう（2）平均値の比較と相関関係

• 5-1　質的変数と量的変数の関係の分析
• 5-2　量的変数どうしの関係の分析（1）散布図を描いてみよう
• 5-3　量的変数どうしの関係の分析（2）相関係数
• 5-4　共分散と相関係数の意味を理解しよう
• 5-5　相関係数による分析の例
• 5-6　関係のしかたは1つじゃない

第6章　変数の関係をより深く考えよう：原因と結果の考え方

• 6-1　因果関係の3つの基準
• 6-2　見かけ上の相関と第三変数
• 6-3　原因と結果をつなぐもの

第7章　変数の関係をさらに分析しよう（1）

• 7-1　2重クロス表の限界
• 7-2　3重クロス表
• 7-3　3重クロス表をグラフ化しよう
• 7-4　変数のコントロール
• 7-5　3重クロス集計における関連のパターン

第8章　変数の関係をさらに分析しよう（2）

• 8-1　変数を組み合わせた平均値の比較
• 8-2　独立変数の影響のパターン
• 8-3　偏相関係数
• 8-4　生態学的相関

第9章　そのデータは信頼できますか？母集団と標本の関係

• 9-1　母集団と標本
• 9-2　偏った標本の危険性

第10章　部分から全体を知る（1）

• 10-1　推測統計学とは
• 10-2　母数と標本統計量
• 10-3　推測統計学と確率
• 10-4　「確率に基づく判断」の意味
• 10-5　推定の理論的背景

第11章　部分から全体を知る（2）

• 11-1　統計的検定の必要性
• 11-2　帰無仮説と対立仮説
• 11-3　統計的検定の考え方
• 11-4　統計的検定の実際
• 11-5　統計的検定の基礎知識

第12章　クロス表のカイ2乗検定

• 12-1　クロス集計表の統計的検定
• 12-2　クロス集計表における統計的独立
• 12-3　カイ2乗検定の方法
• 12-4　有意水準と関連の大きさ
• 12-5　カイ2乗値に基づく関連係数：クラメールのV係数

第13章　平均値の差の統計的検定

• 13-1　2つの平均値の差の統計的検定：t検定
• 13-2　3つ以上の平均値の差の統計的検定：分散分析

第14章　回帰分析の基礎

• 14-1　回帰分析とは
• 14-2　回帰分析の基本的な考え方
• 14-3　予測値と残差
• 14-4　回帰直線の引き方：最小２乗法
• 14-5　あてはまりの良さを調べる：決定係数
• 14-6　回帰分析の統計的検定
• 14-7　分析結果を表にまとめる

第15章　重回帰分析

• 15-1　独立変数を増やす：重回帰分析
• 15-2　回帰係数の標準化
• 15-3　ダミー変数
• 15-4　重回帰分析の結果のまとめかた

• エピローグ　本当の戦いはこれからだ！
• 参考文献・サイト
• 付録表
• 索引
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