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看護学のための多変量解析入門
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内容紹介 研究手法の中でも難解で敬遠されがちな多変量解析を,数学記号をできる限り使わずに分かりやすく解説した入門書。 随所に,統計学の基礎と多変量解析の土台となる重回帰分析とのつながり,重回帰分析と発展的な手法のつながりが提示されており,多変量解析の全体像が把握できる。 自然な流れで多変量解析の結果の解釈や留意する点の考え方が身につき,論文読解や研究実施に役立つ1冊。 （以下，「序」より抜粋） ■本書の7つのポイント ①ベン図を使っていること 多変量解析の中心（コア）にあるものを"見える化"するために，円の重なりで表したベン図をつかっていることです。それによって，変数間の関連のどの部分を見ようとしているかがわかります。 ②すべての共通点としての重回帰分析に注目していること 多変量解析では，大きく2つの目的があるとしながら，どれも基本は重回帰分析であることに注目しています。それは1つの目的変数（従属変数）を，2つ以上の説明変数（独立変数）で文字どおり説明しようとするものです。重回帰分析をよく理解することが多変量解析ならではの考えかたを身につける早道です。「重回帰分析ぐらいはわかる」と思うかもしれませんがかなり奥が深いもので，特に説明変数間の関連が結果に及ぼす影響はとてもダイナミックなものです。 ③データを用いてSPSSの出力で説明していること 広く使われているSPSSでの計算の例を用いて，図表の見るべきポイントを説明しています。なぜなら，文献が読めるということは"図表が読める"ということを意味するからです。 ④説明変数の種類と役割を明確にしていること ものごとの因果の流れを表すための説明変数の種類や役割を明確にしています。説明変数は多様で，見せかけの関連である交絡や，直接効果と間接効果などを明らかにできます。 ⑤説明変数の選び方を大切にしていること 1つひとつの変数を大切にすることは，そもそもの"言いたいこと"へのこだわりです。患者と家族などから得た貴重な変数や概念があるのに，みすみす削除する"悲劇"とも言える状況を回避するためです。 （中略）説明変数が多くて選べないときに自動的に変数を選んでくれるステップワイズという方法には，実は多くのリスクがあることを詳しく解説しています。 ⑥統計用語に英語を付けていること 統計関連用語については極力英語を付けて，欧文索引にも日本語訳を併記するなど英語論文で困らないようにしています。 ⑦大学院生とのやりとりをもとにしたQ＆Aがあること これまでの大学院生とのやりとりをもとに，Q＆Aのコーナーをつくっていることです。 出版社からのコメント 「看護学」における研究はもちろん，そのほかの学問領域で多変量解析を実施される方にもご活用いただけます。 「解析結果が何を表し，そこから何が言えるのか」――最小限の数式と記号，そして円の重なりで表すベン図を用いることで，多変量解析を具体的にイメージしながら理解することができます。
看護学のための多変量解析入門 の詳細
この本を見つけたり読んだりすることにした場合は、看護学のための多変量解析入門の詳細を以下に示しますので、参考にしてください。
書名 : 看護学のための多変量解析入門
作者 : 中山和弘
ISBN-10 : 4260034278
発売日 : 2017/12/18
カテゴリー : 本
ファイル名 : 看護学のための多変量解析入門.pdf
ファイルサイズ : 20.48 (現在のサーバー速度は25.45 Mbpsです
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