岡本安晴
22世紀アート （電子書籍）
統計学の誤用を避けるためには、その考え方を知っておかなければならない。拙著では、統計学の考え方を丁寧に解説した。
拙著に関連したPythonスクリプト例も用意した。Pythonは、統計計算のみならず、いろいろな分野、例えば機械学習や画像解析など、で用いられている汎用言語である。
目次と説明
１ グラフ： データの図示
データの図示としてのグラフをExcelやSPSSなどによるものも含めて簡潔に説明した。無料のソフトウェアPythonによるグラフ描画のプログラミング例は＜岡本安晴「いまさら聞けないPythonでデータ分析」丸善出版＞でも説明している。グラフ描画プログラム例のウェブサイトは、ウェブサイト１，ウェブサイト２，ウェブサイト３などを用意している。
２ 統計量
１変量の場合と２変量の場合について説明した。
３ 検定
統計学の誤用が避けられるように考え方を丁寧に説明した。
４ 分散分析
要因の効果を調べるための研究デザインを考えるときの基礎となる分散分析について説明した。
５ 効果量と検定力
要因の効果を統計学的に示す効果量、およびその検定力との関係について説明した。
６ 推定
推定についての基本的考え方について説明した。
７ 母集団を想定しない分析
ランダマイゼーション検定およびサブサンプルによる分析について説明した。
付録 確率
統計学では、確率の概念を用いて説明されることが多い。確率について、基礎的なことを初歩から説明した。
拙著「統計入門」の内容に対応したPythonスクリプト例も用意した。以下のウェブサイトで説明している。
Pythonの紹介記事も書いた。
上記ウェブサイトにおけるPythonサンプルスクリプトは、ZIPファイルにまとめた。
Jupyter Notebook用のファイルもZIPファイルにまとめた。
Pythonの準備、およびスクリプトファイルなどのダウンロードと使い方の説明ウェブサイトも用意している。
Pythonの準備のためのLinuxあるいはWindows用の説明ウェブサイト
http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/tips/UsingPython/
も用意している。
統計分析のPythonスクリプト例は、ウェブサイトA、ウェブサイトBにも用意している。