心理臨床学会－書籍販売(2)

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今日も書籍コーナーに立ち寄りました。
おぉ！と思ったのは、『心の専門家が出会う法律[第3版]』が出ていました。2009年9月20日出版です。できたてのホヤホヤ！　中身確認すると、自立支援法でなにが変わったか、詳しく解説されているようです。しかし…また法律も変わるかも知れないので、様子を見てから購入しようと思いました。

目がハートになって買ってしまった本は
『文科系学生のための新統計学』
という1冊でした。2005年に出ているんですね。知りませんでした～。

第０章というのがあり、記号一覧から始まっているのが本編読む前からうれしくなりました。
だいたい、たいていの統計の本は、標準偏差くらいわかってるでしょ、というところから始まっているので。ｓやｘバーなどが一覧表になっていて、私なんかすぐなんだっけとわからなくなるので、メモとって、それを見ながら統計の本は読み薦めます。

標準偏差、分散、共分散の説明も丁寧です。標準誤差なるものの意味も、初めて理解できました。
検定の意味も、私が最近べたな説明で自分で描いて使っている図が載っているではありませんか。ありがたいです～。私にはすごくよくわかる図示なのですが、できる人には当たり前過ぎるようで、わざわざ載せてくれている本がないのです。

もくじを紹介しておきます。コンパクトな解説で、内容は必要なものがそろっています。

第０章　統計を始める前に
01　記号一覧
02　データの種類
03　信頼性と妥当性
04　母集団と標本
05　図表による表現
第１章　記述統計
11　代表値
12　散布度
13　正規分布
14　標準化
15　演習問題
第２章　相関
21　散布図
22　共分散
23　共分散による相関係数
24　相関係数
25　相関の強さ
26　相関の検定
27　相関の注意点
28　偏相関と部分相関
29　演習問題
第３章　単回帰分析
31　単回帰分析とは
32　回帰直線
33　最小2乗法
34　モデルの適合度Ⅰ
35　モデルの適合度Ⅱ
36　回帰係数の検定
37　演習問題
第４章　重回帰分析
41　重回帰分析とは
42　重回帰式
43　独立変数の選択
44　仮想データの計算結果
45　標準偏回帰係数
46　重相関係数と重決定係数
47　外れ値の影響
48　モデルの一般化
49　多重共線性
第5章　ロジスティック回帰分析
51　ロジスティック回帰分析とは
52　係数の決定方法と変数の選択
53　オッズ、対数オッズ、オッズ比
54　仮想データによる計算
55　多重共線性
第６章　ｔ検定
61　独立なサンプルのｔ検定：　従来型の説明
62　独立なサンプルのｔ検定：　一般線形モデルによる説明
63　対応のあるｔ検定
64　演習問題
第７章　分散分析と一般線形モデル：　ＡＮＯＶＡとＧＬＭ
71　ｔ検定と分散分析
72　多重比較の問題
73　分散分析を行う前提条件
74　古典的な分散分析の説明
75　多元配置分散分析と交互作用
76　ＧＬＭによる説明
77　演習問題
第８章　共分散分析：　ＡＮＣＯＶＡ
81　共変量
82　ＡＮＣＯＣＶＡとＧＬＭ
第９章　反復測定分散分析：　Ｒｅｐｅａｔｅｄ　ｍｅａｓｕｒｅｓ　ＡＮＯＶＡ
91　反復測定のデータ入力
92　球状性の過程
93　反復測定での平方和分析の考え方
94　結果出力の見方
第１０章　多変量分散分析：　ＭＡＮＯＶＡ
101　ＭＡＮＯＶＡの考え方
102　ＭＡＮＯＶＡの過程
第11章　ノンパラメトリック検定
111　ノンパラメトリック検定とは何か
112　χ2乗検定
113　さまざまなノンパラメトリック検定
114　演習問題
第１２章　メタ分析と効果サイズ
121　メタ分析
122　効果サイズ
第１３章　多変量解析
131　因子分析
132　主成分分析
133　共分散構造分析（ＳＥＭ）
134　パス解析
135　数量化Ⅲ類
136　多次元尺度構成法（ＡＬＳＣＡＬ）
137　判別分析
138　数量化Ⅱ類
139　数量化Ⅰ類
1310　対数線形モデル
1311　クラスター分析
1312　多水準分析

さて、第７章の73ですが、分散分析を行う前提条件は、
・データが間隔尺度以上であること
・各グループのケースは無作為に選ばれていること
・各グループ内のデータが正規分布していること
・各グループの分散が等質であること
とあります。
「独立性」は見当たりませんが、2番目はH20-21の、独立性の説明文と一致しますね。
ケースを無作為に抽出すると独立性が満たされるのでしょうか？？
私は第６章のｔ検定における、独立と対応のある場合、というのはわかっているつもりでしたが…
もうちょっと独立性について、調べます。