データを分析する
数量データの統計解析：一つの変量から分かること
今回の記事では、数量データを統計解析するときの最初のステップとして、一変量の解析について解説します。1. 基本統計量を計算する、2. データの分布を視覚化する、3. 正規性を検定する、という3つの流れです。調査や実験でデータを取得したら、まずは一変量の分布に注目してみましょう。
量的データを解析する基本的な手順
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。