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。

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日本語を推敲する
読みやすい論文・レポートを書くために:主語と述語を確認する

今回の記事では、主語と述語の対応を確認するための4つのポイントについて解説します。1. 主語は何か?2. 主語を省略しても良いとき、3. 主語と述語は近くに置く、4. 主語と述語のねじれをなくす。これらを確認・改善するだけで、文章の読みやすさは格段にアップします。

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研究を計画する
論文・レポートがうまく書けないとき:書き方より内容が大切

入試の小論文や卒業論文、一般的な研究論文、研究計画書や研究費の申請書など、あらゆる学術的な文章に共通するテーマとして、「書き方(技術)よりも内容が大切」ということについて書いてみたいと思います。

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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。

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データを分析する
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。

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データを分析する
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。

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データを分析する
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。

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データを分析する
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。

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データを分析する
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。

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データを分析する
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。

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