データを分析する
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。
論文のためのグラフ作成と結果・考察の書き方：棒グラフ
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。
論文のためのグラフ作成と結果・考察の書き方：散布図
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。
アンケート調査結果の統計解析：2つの質問に注目する
今回の記事では、2つの質問の回答に注目して、その関連性を統計学的に調べる方法についてまとめます。質問の回答データが、名義尺度・順序尺度・数量データ（間隔尺度・比例尺度）のどれに該当するかによって解析方法や作成するグラフの種類が変わってきます。