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収録内容
| 1 | 準備(Rはじめの一歩―これだけで使えるR) |
| 2 | 第1部(グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う |
| 3 | 統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定 |
| 4 | 同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEICのReadingとListeningはどちらが難しいのか |
| 5 | 異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか |
| 6 | サンプルの小さい外れ値のある二条件を比較する―電話をかける回数に性差はあるか |
| 7 | 発展 三条件以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか |
| 8 | 二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関) |
| 9 | 第2部(2×2のクロス集計表を分析する―身ぶり手ぶりは聞き手の理解を促進するか |
| 10 | 名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校のときに好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか |
| 11 | 発展 名義変数間の関係性を2次元で表現―対応分析 |
| 12 | テキストマイニング―見た目を重視するのは男性か女性か) |
| 13 | 第3部(同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科を苦手になるのは小中高のどのあたりか |
| 14 | 二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEICリスニングのスコアはどうすれば上がるのか |
| 15 | 複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか |
| 16 | 発展 説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か |
| 17 | 共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを受けとめてくれたと惑じる言葉とは |
| 18 | 人をグループに分ける―どうして大学に行くのか) |
