出版社内容情報
データの取得方法，整理方法，仮説の導き方を，まずはじっくり学ぶ。分析編では，回帰分析や個票データ分析を身につける。
内容説明
データの入手方法・整理方法・読み解き方、また仮説の導き方まで、データ分析に入る前の段階について、じっくり学ぶ。分析編では、回帰分析を中心に個票データの分析まで、基本的なデータ分析手法を紹介。具体例を豊富に、初学者がつまずきやすいところを丁寧に解説。
目次
データ分析マスターへの入口
第１部 データと付き合う（データから仮説を探る；データに親しむ；データを見る ほか）
第２部 回帰分析を使いこなす（１つの原因で結果にせまる―単回帰分析；複数の原因で結果にせまる―重回帰分析；ダミー変数を使いこなす ほか）
第３部 個票データの分析にチャレンジする（個票データに親しむ；個票データで回帰分析する；質的な結果を回帰分析する）
著者等紹介
畑農鋭矢［ハタノトシヤ］
明治大学商学部教授。１９９８年、一橋大学大学院経済学研究科博士課程単位取得退学、博士（経済学）
水落正明［ミズオチマサアキ］
南山大学総合政策学部教授。２００５年、東北大学大学院経済学研究科博士課程修了、博士（経済学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
かいのすけ
2
全体的に「何のためか」を説明しながら展開してゆくのでついてゆきやすい。この「何のためか」を理解したうえで個々のモデルの正確な導出まで理解できると全体的な位置づけがよく分かるようになるので類書に進むことを前提とした概説書としてよい。特に質的データ分析の部分ではそれほど説明がなされずにたくさんのモデルが乱れ撃つように紹介されるので一度ざっと読んだあと個々のモデルについての詳細を類書にて確認してから読み直すとおもしろいのでは。2019/05/17
ユータス
2
回帰分析をメインとしたデータ分析を解説した本。基礎的な統計学は学んだけど実際のデータ分析はやったことがない（orどうやれば良いか分からない）という人にお勧め。変数の加工（比をとったりダミー変数にしたり）や二乗項、交互作用項の追加など、基本的な工夫だが改めてそれらを紹介している本は読んだことがなかった。計算や理論についての説明は少ないが、Rで実行できるサンプルコードとデータがWebに置いてあったり参考文献が挙げられていたりするので必要に応じて試したり調べたりできる。2018/04/24
ぶひん
2
データ分析の方法について具体的なデータを使いながら説明されていてわかりやすい。コレを読んで実データの解析にうつれば色々わかりやすいとおもう。ダミー変数の方法が少しわかりにくかったのでもう一度読み直そうと思う。2017/11/26
たか
1
回帰分析を説明し、即座に実践することに重きを置いている。かといってノウハウ本というわけではない。実例を使いつつ、今この問題に対処できる手法がこれ、適切な理由はこう、と進んでいく。出てきた概念を理解する動機が常に目の前に用意されているのが良い。ベイズ統計の箇所で、アシモフの『永遠の終り』を紹介しながら「パラレルワールドを母集団として、現実はその標本であると考えるアプローチ」と説明していたのが気に入った。本題とは関係ないが、賦課方式の社会保障制度が他者の出生行動へのタダ乗りを誘う、という研究が面白かった。2024/09/03
お抹茶
1
スポーツ人口が増えると，野球もサッカーも互いに競技者を取り合うことなく，両方盛んになる。ｎで割る母分散とｎ－１で割る不偏標本分散については，標本平均は母平均と一致するとは限らず，標本平均を使用して分散を計算すると分散は過小になるので，ｎ－１で割っている。理論で想定されているのとは逆の相関が推定されたり，決定係数は高くてもｔ値が小さい時は多重共線性を疑う。学歴間で勤続年数１年あたりの効果が異なるかどうかを検証するには交差項を使う。平均値の差の検定の前には等分散の検定を行う。2018/12/10
-
- 和書
- 走り方で脳が変わる！
