教育を読み解くデータサイエンス データ収集と分析の論理

構成数 : 1枚

まえがき

序 章 教育とデータを結びつける
1 データで教育を考える
2 データをベースに思い込みから脱却することは難しい
3 本書の使い方


第I部 リサーチ・クエッションを立て,データを集める

第1章 調査研究のプロセス
1 研究のプロセスを知る
2 データを吟味する
3 研究のスケジューリング

第2章 仮説検証のための論証戦略
1 データの形式と変数の種類
2 論証戦略と仮説検証
3 調査データの統計的分析における因果関係の探求

第3章 データ収集法の基礎
1 サンプリング──全体像を知るために一部分を抜き出す
2 データの種類とデータ収集方法
3 調査の種類

補 論 量的研究と質的研究をどのように使い分けるか
1 社会科学における方法論的立場
2 量的調査と質的調査はどのように使い分けるか
3 方法論のさらなる発展に向けて

第4章 学校での集合自記式質問紙調査の過程と研究倫理
1 学校通しの集合自記式調査のメリットと留意点
2 社会調査におけるデータ創出までの工程とタイムスケジュール
3 調査票の作成
4 研究倫理の重要性


第II部 記述統計と推測統計の基礎

第5章 公開されている教育データをどう読むか──記述統計
1 教育統計データを見る際に注意すること
2 教育データの記述統計学

第6章 推測統計の基本
1 この章以降で紹介する分析の共通点
2 分析結果の読み方の原則
3 統計的検定のプロセス
4 検定のプロセスの注意点


第III部 教育データを読み,解釈する

第7章 データ分析の第一歩──クロス集計とエラボレーション
1 クロス集計表とは
2 エラボレーションと3重クロス表
3 エラボレーションの実際と3重クロス表のタイプ
4 クロス表における関連性の測度

第8章 本当に差があるといえるのか──χ 2 検定
1 サンプリング誤差と偶然起きるズレ
2 χ 2 検定の考え方
3 χ 2 値を計算する

第9章 親子の学力に関連はあるのか──2グループ間の平均値の比較 
1 t検定の結果を読む
2 読んだ本の冊数に男女差はあるか
3 サンプルサイズの影響と効果量
4 仮説検定の誤りについて

第10章 大学生は学年によって勉強量が異なるのか──3グループ以上の平均値の比較 
1 3グループ以上の平均値を比較する表を読む
2 一元配置分散分析
3 多重比較
4 分析結果の作表と記述方法
5 大学生の勉強量とは

第11章 国語の成績が良い児童ほど算数の成績が良いのか──相関分析 
1 国語と算数の成績間の関連を調べる
2 相関係数の算出
3 相関係数の分析における注意点
4 相関係数の解釈の注意点

第12章 1時間勉強するとどのくらい学力は上がるのか──回帰分析の考え方 
1 回帰分析の実際
2 回帰分析の考え方
3 最適な回帰線を引き,評価するための手続き

第13章 読書は国語の成績を上げるか──重回帰分析
1 何のために重回帰分析をするのか──単回帰分析との違い
2 重回帰分析のモデル式と基本的な分析手順
3 回帰係数の統計的意味と検定
4 標準化回帰係数による変数どう