出版社内容情報
データの収集・把握・分析の３つのコンセプトに基づき解説。〔内容〕アンケートを行う／データを収集する／基本性質をつかむ／信頼性をみる／予測を行う／判別を行う／要因を分析する／変化を調べる／グループに分ける／意思決定を行う
【目次】
1. 序 論
2. アンケートを行う
2.1 アンケート調査の定義と特徴
2.2 アンケート調査のプロセス
2.3 質問の作成方法
2.4 標本調査法
2.5 調査データの分類と尺度
3. 統計データを収集する
3.1 統計データの入手方法
3.2 統計の種類
3.3 既存統計データの入手方法
3.4 主要統計の利用方法
4. 地理的データを収集する
4.1 地理的情報とは
4.2 地理的情報システムの利用
4.3 デジタル地図からのデータ取得
4.4 紙地図からのデータ取得
4.5 ジオ・インフォマティクスの展開
4.6 データ取得方法の多様性
5. データの基本的性質をつかむ―基本統計量
5.1 データと度数分布
5.2 平均値
5.3 中央値Ｍｅ
5.4 最頻値Ｍｏ
5.5 分散Ｓ2,標準偏差Ｓ
5.6 範囲（レンジ）Ｒ
5.7 変化係数Ｃ.Ｖ.
5.8 データの分布の型
5.9 データと相関
6. データの信頼性をみる
6.1 区間推定
6.2 平均値の検定
6.3 比率の検定
7. 予測を行う―回帰分析・数量化I類
7.1 回帰分析,数量化Ⅰ類はどんな場合に役に立つか
7.2 回帰分析の考え方
7.3 単回帰分析
7.4 重回帰分析により予側式を求める
7.5 回帰分析の適用方法
8. どの群に属するか判別する―判別分析・数量化Ⅱ類
8.1 判別分析とは
8.2 線形判別関数による判別
8.3 マハラノビスの距離による判別
8.4 的中率
8.5 段階的判別分析と多群の判別
8.6 数量化Ⅱ類
9. 現象の要因を分析する―主成分分析・因子分析
9.1 主成分分析はどんな場合に役立つか
9.2 主成分分析の基本的な考え万
9.3 適用事例
9.4 因子分析の特徴
9.5 因子分析の適用例
9.6 因子分析を適用する時に注意すべきこと
10. 変化の度合いを調べる―ゆらぎ解析
10.1 ゆらぎ
10.2 ゆらぎ・部分と全体・知覚の全体性
10.3 ゆらぎの表現方法
10.4 ゆらぎの型
10.5 ゆらぎ解析の実例―都市景観におけるスカイラインの解析
11. グルーブに分けナる―ラスター分析
11.1 クラスター分析
11.2 クラスター分析における非類似度とクラスター形成の方法
11.3 クラスター分析の実例―都市スカイラインの分類
12. 意思決定を行う―AHP
12.1 AHP手法とは
12.2 AHPによる分析
12.3 AHPによる計算結果
12.4 県の将来像の特徴
13. 参考文献
14. 付 表
14.1 正規分布表
14.2 ｔ分布表
14.3 χ2分布表
14.4 Ｆ分布表
15. 索 引
【編集者】
木 下 栄 蔵
【著者】
海 道 清 信， 亀 井 栄 治
木 下 栄 蔵， 吉 川 耕 司
目次
序論
アンケートを行う
統計データを収集する
地理的データを収集する
データの基本的性質をつかむ―基本統計量
データの信頼性をみる
予測を行う―回帰分析・数量化１類
どの群に属するか判別する―判別分析・数量化２類
現象の要因を分析する―主成分分析・因子分析
変化の度合いを調べる―ゆらぎ解析〔ほか〕
