実践ワークショップ Excel徹底活用 統計データ分析 基礎編

概 要

Excelを使ってデータの入力・集計から統計解析の基礎まで、やさしく解説した統計データ分析の入門書です。 Excelを使って効率よくデータを入力する方法、Excelを簡易データベースとして利用するためのデータ加工方法や、関数・ピボットテーブルを使ったデータ集計のノウハウ、グラフ化などのデータ処理方法、得られたデータを分析して分布や集団の特徴を調べる方法、離散データに対する統計的推測、連続データに対する統計的推測といったデータ分析の基礎を解説します。実際にデータを触りながら、データ処理・分析の基礎が学べるサンプルファイルのダウンロードサービス付き。

著者 竹内光悦、酒折文武、宿久洋
価格 本体2400円(税別)
ISBN 978-4-7980-2035-8
発売日 2008/8/26
判型 B5変
色数 2色
ページ数 280
CD/DVD
対象読者 初級
シリーズ 実践ワークショップ
表紙イメージ
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目次

第1章 Excelでデータ処理を始めよう

1-1 そもそもデータ処理・データ分析とは何だろう?

データ処理を活用して報告書の説得力アップ~勘よりデータの活用~

実は日常的に行っているデータ処理

データがなければ説得力は出ない

データをグラフや表にまとめるのも立派な統計学

それでも難しいと思う人へ

1-2 データ入力の基本を知っておこう

Excelの機能を使ってデータ入力の効率をアップしよう

まずデータを準備しよう

Column Excelの基本用語を覚えておこう

データ入力の基本フォーマットとは?

識別番号を自動的に入力しよう

読みがなを正確に入力しよう

画面を分割してウィンドウ枠を固定しよう

デーブルを設定しよう

Column Excel2003ではフォームを活用しよう

非表示でデータを保護しよう

それでもデータ入力が苦手な人へ

Column セルの書式設定

1-3 データ入力のミスがないか確認しよう

Excelの機能を活用してデータ入力のミスを見つけよう

並べ替えによるデータの把握方法

Column Excel2003での並べ替え

フィルタを用いて入力ミスを抽出しよう

1-4 ソフトウェア間のデータの受け渡し方法を知っておこう

増えてきた外部とのデータのやりとり

データファイルの主な形式を知っておこう

Column 拡張子からファイル形式を知る方法

データを読み込んでみよう

データを他のソフトに渡してみよう

第2章 Excelを簡易データベースとして利用しよう

2-1 文字処理関数を使ってデータを使いやすく加工しよう

データベースを活用しよう

既存データから計算して新しい変数を作ろう

「&」で既存データに新たな文字を加えてみよう

「LEFT関数」「RIGHT関数」「MID関数」「LEN関数」で文字を抜き出そう

その他の文字列操作関数を使うには?

2-2 検索・置換機能を活用してデータを加工しよう

データ入力に便利な「コード化」

「検索・置換」でコードを文字列に変換しよう

安全に置換するためのテクニック

Column Excel2007でフォームを使うには?

2-3 データベース関数で必要な情報を取り出そう

データベース機能を実現する「VLOOKUP関数」と「HLOOKUP関数」

条件に合う情報を「VLOOKUP関数」で探しだそう

複数のデータを「VLOOKUP関数」で1つにまとめよう

データベースに関するその他のExcel関数

2-4 その他の便利な関数も活用しよう

条件にあったセルのみを計算対象にできる「SUMIF関数」

様々な集計が可能な「SUBTOTAL関数」

まだまだあるExcelのデータベース機能

Column 相対参照と絶対参照

Column VLOOKUP関数などでの該当する項目がない場合の表示項目

 

 

第3章 Excelでデータを集計・処理しよう

3-1 Excelの関数を用いたデータ集計の基本

集計でデータの傾向を把握しよう

離散データを集計してみよう

連続データを集計してみよう

Column スタージェスの公式

標本の大きさの違うデータは度数を割合で考えて比較しよう

複数の条件を同時に満たす個体の個数を求める「クロス集計表」

Excelで自動的に度数を集計する方法

Excelでクロス集計する方法

Excelで自動的に個体の個数を求める方法

Excelで連続データを集計する方法

3-2 ピボットテーブルによるクロス集計の方法

実践的で直感的なピボットテーブルによる集計

集計の目的や表のイメージを検討しよう

Excelにデータを入力しよう

Excelメニューからピボットテーブルを利用しよう

ピボットテーブルで集計しよう

データアイテムの集計方法を変更しよう

数値を計算する集計方法での注意点

数値と数値以外が混じっているデータを集計するときの注意点

一度に複数項目を集計する方法

ピボットデーブルで連続データを集計する方法

Column ピボットテーブルにおける項目のグループ化の補足

3-3 ピボットテーブルをさらに便利に使う方法

集計した数値を自動的に並べ替えよう

項目を手動で並べ替えよう

層別の集計表を作ろう

複数項目を集計するもう1つの方法

空欄の扱いに注意!

表をコピーして保存しよう

グループの集計に便利な「小計」機能

Column ピボットテーブル内で比率も求める

 

 

第4章 データをグラフで表現しよう

4-1 グラフ作成の流れを押さえておこう

世の中には不適切なグラフが溢れている!

グラフを描く際の手順とは?

グラフにデータを表す目的を考えよう

目的にあったグラフを選ぼう

グラフを作成しよう

表示方法にあわせて体裁を整えよう

Excelのグラフを他のソフトで使うには?

Column 左端から始めたくない場合の折れ線グラフ

4-2 利用目的にあった統計グラフを利用しよう①

1変量の数量を表現するための5つのグラフ

項目の比較に便利な「棒グラフ」

Column 棒グラフと折れ線グラフの使い分け

連続した数量の度数分布に向く「ヒストグラム」

Column ヒストグラムの作り方

構成比を示すなら「帯グラフ」「円グラフ」「ドーナツグラフ」

推移を示す「折れ線グラフ」

4-3 利用目的にあった統計グラフを利用しよう②

複数の変量を同時表現するためのグラフ

2変数の連続データを扱うなら「散布図」

3つ以上の変数を扱うなら「レーダーチャート」

その他にも様々なグラフがある

4-4 グラフの詳細設定をしよう

グラフの構成要素とは?

Excelでグラフの設定を変更する方法

見やすい書式を心がけよう

4-5 その他のデータの表現方法を知っておこう

セル内に簡易グラフを表示する2つの機能

セル内に横棒グラフを表現する「データバー」

セル内にイラストで変化を表現する「アイコンセット」

アイコンセットの設定を変えるには?

4-6 適切でない統計グラフに注意しよう

誤解を与えるグラフの4つのパターン

差を強調するグラフ

一部のデータを隠したグラフ

度数がわからない割合のグラフ

「その他」が大きすぎるグラフ

他にもある危険なグラフ

 

 

第5章 Excelでデータ分析を始めよう

5-1 データを客観的に見よう

グラフによる分析の弱点とは?

表やグラフでわかること

客観的な分析を考えよう

統計量の落とし穴とは?

5-2 1変数のデータ分析の基礎①分布の中心、代表となる値を知ろう

データ分析で把握すべきポイントとは?

平均値を求めよう

中央値を求めよう

最頻値を求めよう

平均値、中央値、最頻値とデータの分布の関係

5-3 1変数のデータ分析の基礎②分布の端の点や対象の順番を知ろう

最大値と最小値を求めよう

四分位数を求めよう

データ内の順位を求めよう

5-4 1変数のデータ分析の基礎③分布の散らばりの程度を知ろう

データの散らばりの程度が重要な理由

範囲を求めよう

平均偏差・分散・標準偏差を求めよう

5-5 1変数のデータ分析の基礎④分布の形を知ろう

歪度を求めよう

尖度を求めよう

歪度・尖度の注意点とは?

5-6 1変数のデータ分析の基礎⑤Excelのツールを使ってデータ分析しよう

分析ツールの機能を追加しよう

分析ツールで基本統計量を求めてみよう

5-7 2変数のデータ分析の基礎

2つの変数間の「相関関係」とは?

共分散を求めてみよう

相関係数を求めてみよう

相関係数の問題点とは?

5-8 3変数以上のデータ分析

3変数以上のデータを分析してみよう

3変数以上のデータを分析するときの注意点とは?

多変量解析とは?

 

 

第6章 Excelで集団の特徴を推測してみよう

6-1 統計的推測とは何だろう?

母集団と標本の関係

Column 標本抽出の方法

統計的推測の3つの要素と分布

Column データ収集の方法

6-2 点推定とは何だろう?

点推定とは?

最尤推定量とは?

不偏推定量とは?

6-3 区間推定とは何だろう?

上側確率・下側確率とは?

信頼区間とは?

6-4 仮説検定とは何だろう?

仮説検定とは?

帰無仮説と対立仮説を立てよう

有意確率を計算しよう

仮説検定の結論を出そう

仮説検定での2種類の誤りとは?

6-5 さまざまな確率分布

確率分布とは

離散型確率分布

連続型確率分布

 

 

第7章 離散データから推測してみよう

7-1 比率を推測してみよう

データ例

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 正規近似による方法

Column 二項分布の正規近似

7-2 2グループの比率を推測してみよう

データ例

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 独立な正規分布の和の分布、差の分布

7-3 あてはまりのよさを検証してみよう

データ例

点推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 適合度検定が適さない場合

Column 他の適合度検定

7-4 独立性を検証してみよう

データ例

仮説検定をしてみよう

Column 比率の差の検定との関係

Column 期待度数が5未満の場合

第8章 連続データから推測してみよう

8-1 平均を推測してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 母平均が既知の場合と未知の場合

8-2 対になったデータから平均を推測してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column TTEST関数

8-3 2つのグループの平均を推測してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 母分散が等しいかどうか

8-4 分散を推測してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 標本分散と不偏分散

Column 標準偏差の推定について

8-5 2つのグループの分散を推測してみよう

2つのグループの分散の推測

準備

点推定をしてみよう

区間推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

第9章 分散分析で質的な要因の効果を検証してみよう

9-1 分散分析とはなんだろう

分散分析の起源

分散分析とその用語

Column 実験計画と分散分析

9-2 1つの要因の効果を検証してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 分散分析で得られる結論

Column 分散が等しいという仮定

9-3 2つの要因の効果を検証してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

Column 二元配置分散分析

9-4 2つの要因の交互作用効果を検証してみよう

データ例

準備

点推定をしてみよう

仮説検定をしてみよう

 

 

第10章 回帰分析で量的なデータの予測をしてみよう

10-1 回帰分析とはなんだろう

回帰分析の起源

回帰分析とは

回帰分析の目的

10-2 回帰直線で量的なデータの予測をしてみよう

データ例

散布図に直線を当てはめてみよう

10-3 回帰直線を推測してみよう

データ例

準備と点推定

区間推定と仮説検定をしてみよう

Column 残差の分析

Column 予測値に関する信頼区間

Column より高度な分析

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