データを分析する
量的データを解析する基本的な手順新着!!
今回の記事では、データ解析の基本的な手順についてまとめてみました。1. 一変量の分布を調べる、2. 二変量の関係を調べる、3. （必要であれば）多変量解析を行う。これからデータをエクセルに入力して統計解析しようとしている方は、ぜひ参考にしてみてください。
傾向スコア（プロペンシティスコア）を使って2群を比較する方法
前回の記事では、傾向スコアマッチング（プロペンシティスコアマッチング）について解説しました。今回はその続きとして、傾向スコアを使って2群を比較する統計解析について紹介します。マッチングさせて解析する方法と、マッチングさせずに解析する方法があります。
傾向スコアマッチング（プロペンシティスコアマッチング）の基本的な手順を解説
傾向スコアマッチング（プロペンシティスコアマッチング）はどういうときに使うのか、そしてどういう手順でマッチングさせていくのかについて解説します。ランダム化と同様に、バイアス（交絡因子）を除く方法として利用されています。
論文を書くためのグラフ作成：棒グラフを作り、説明する
論文やレポートの中で、どんなときに棒グラフを描くのか、データの傾向をどのように統計解析し、説明すれば良いのか、そして散布図をもとにどんな考察をすれば良いのか、などについて解説していきます。
論文を書くためのグラフ作成：散布図を作り、説明する
論文やレポートの中で、どんなときに散布図を描くのか、データの傾向をどのように統計解析し、説明すれば良いのか、そして散布図をもとにどんな考察をすれば良いのか、などについて解説していきます。
多項ロジスティック回帰分析の基本：データの形式、前提条件、分析結果の解釈
数式や細かい理論は省き、どういうデータの何を知りたいときに多項ロジスティック回帰分析を行うのか、前提条件は何か、分析結果をどのように解釈するのか、などについて解説していきます。統計ソフトJMPを使った解析結果の例も示します。
順序ロジスティック回帰分析の基本：データの形式、前提条件、分析結果の解釈
数式や細かい理論は省き、どういうデータの何を知りたいときに順序ロジスティック回帰分析を行うのか、前提条件は何か、分析結果をどのように解釈するのか、などについて解説していきます。統計ソフトJMPを使った解析結果の例も示します。
二項ロジスティック回帰分析の基本：データの形式、前提条件、分析結果の解釈
数式や細かい理論は省き、どういうデータの何を知りたいときに二項ロジスティック回帰分析を行うのか、前提条件は何か、分析結果をどのように解釈するのか、などについて解説していきます。統計ソフトJMPを使った解析結果の例も示します。
重回帰分析の基本：データの形式、前提条件、分析結果の解釈
今回は重回帰分析の基本なことをまとめます。数式や細かい理論は省き、どういうデータの何を知りたいときに重回帰分析を行うのか、前提条件は何か、分析結果をどのように解釈するのか、などについて解説していきます。
アンケート調査結果の多変量解析：最初に考えるのは目的変数
多変量解析は大きく分けて二種類あって、目的変数があるかないかで分けることができます。目的変数があるときは、重回帰分析・ロジスティック回帰分析・判別分析・決定木分析などを用い、目的変数がないときは、主成分分析・因子分析・クラスター分析・対応分析などを用います。