社会科学のためのデータ分析入門 (下)

(全2冊)

計量社会科学に不可欠な3要素である,研究の背景知識,プログラミング,統計手法を初歩から解説したテキスト.

社会科学のためのデータ分析入門 (下)
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著者 今井 耕介 , 粕谷 祐子 , 原田 勝孝 , 久保 浩樹
ジャンル 書籍 > 単行本 > 社会
書籍 > 自然科学書 > 情報科学・統計学
刊行日 2018/04/24
ISBN 9784000612463
Cコード 3033
体裁 A5 ・ 並製 ・ 312頁
定価 本体2,700円+税
在庫 在庫あり
計量社会科学に不可欠な3要素である,研究の背景に関する知識,プログラミング,統計手法を初歩から丁寧に解説したテキスト.実際の論文で使われたデータを,統計ソフトRを使って分析することで,データ分析と結果の解釈,得られた知見の効果的な公表の仕方を実践的に学ぶ.下巻はテキスト・ネットワーク・地理情報の探索的分析,確率・統計理論,推定,仮説検定,回帰分析の基礎を取りあげる.


■下巻で取りあげる分析例
論文集『フェデラリスト』の著者予測/ルネサンス期フィレンツェにおける姻戚関係ネットワーク/アメリカ上院議員のツイッターにおけるネットワーク/19世紀ロンドンのコレラ流行の原因(ジョン・スノーによる古典的研究)/選挙予測市場データによる選挙結果予測/ロシアの選挙不正/初等教育におけるクラス人数と生徒の学力/ほか

■原書
Kosuke Imai. 2017. Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton University Press.
5 発 見
 5.1 テキストデータ
 5.2 ネットワークデータ
 5.3 空間データ
 5.4 まとめ
 5.5 練習問題

6 確 率
 6.1 確 率
 6.2 条件付き確率
 6.3 確率変数と確率分布
 6.4 大標本理論
 6.5 まとめ
 6.6 練習問題

7 不確実性
 7.1 推 定
 7.2 仮説検定
 7.3 不確実性を伴う線形回帰モデル
 7.4 まとめ
 7.5 練習問題

8 次の一歩


【上巻の目次】
日本語版への序文

1 イントロダクション
 1.1 本書の概観
 1.2 本書の使い方
 1.3 R の基礎
  1.3.1 算術演算
  1.3.2 オブジェクト
  1.3.3 ベクトル
  1.3.4 関 数
  1.3.5 データファイル
  1.3.6 オブジェクトを保存する
  1.3.7 パッケージ
  1.3.8 プログラミングと学習のコツ
 1.4 まとめ
 1.5 練習問題
  1.5.1 自己申告に基づく投票率のバイアス
  1.5.2 世界人口の動態を理解する

2 因果関係
 2.1 労働市場における人種差別
 2.2 Rでデータを部分集合化する
  2.2.1 論理値と論理演算子
  2.2.2 関係演算子
  2.2.3 部分集合化
  2.2.4 簡単な条件文
  2.2.5 因子変数
 2.3 因果効果と反事実
 2.4 ランダム化比較試験
  2.4.1 ランダム化の役割
  2.4.2 社会的プレッシャーと投票率
 2.5 観察研究
  2.5.1 最低賃金と失業率
  2.5.2 交絡バイアス
  2.5.3 事前事後の比較と差の差分法
 2.6 1変数の記述統計量
  2.6.1 分位数
  2.6.2 標準偏差
 2.7 まとめ
 2.8 練習問題
  2.8.1 初期教育における少人数クラスの有効性
  2.8.2 同性婚に関する意見の変化
  2.8.3 自然実験としての指導者暗殺の成功

3 測 定
 3.1 戦時における民間人の被害を測定する
 3.2 Rで欠損データを扱う
 3.3 1変量の分布をビジュアル化する
  3.3.1 棒グラフ
  3.3.2 ヒストグラム
  3.3.3 箱ひげ図
  3.3.4 グラフの印刷と保存
 3.4 標本調査
  3.4.1 ランダム化の役割
  3.4.2 無回答とその他のバイアス発生要因
 3.5 政治的分極化を測定する
 3.6 2変量関係の要約
  3.6.1 散布図
  3.6.2 相 関
  3.6.3 Q-Qプロット
 3.7 クラスター化
  3.7.1 Rにおける行列
  3.7.2 Rにおけるリスト
  3.7.3 k平均法
 3.8 まとめ
 3.9 練習問題
  3.9.1 同性婚に関する意見の変化再考
  3.9.2 中国とメキシコにおける政治的有効性感覚
  3.9.3 国連総会における投票

4 予 測
 4.1 選挙結果の予測
  4.1.1 Rにおけるループ(繰り返し)
  4.1.2 Rにおける一般的な条件文
  4.1.3 世論調査からの予測
 4.2 線形回帰
  4.2.1 顔の見た目と選挙結果
  4.2.2 相関と散布図
  4.2.3 最小2乗法
  4.2.4 平均への回帰
  4.2.5 Rにおけるデータの結合
  4.2.6 モデルの当てはまり
 4.3 回帰分析と因果関係
  4.3.1 ランダム化実験
  4.3.2 重回帰モデル
  4.3.3 不均一トリートメント効果
  4.3.4 回帰分断デザイン
 4.4 まとめ
 4.5 練習問題
  4.5.1 賭博市場に基づく予測
  4.5.2 メキシコにおける選挙と条件付き現金給付プログラム
  4.5.3 ブラジルにおける政府間移転支出と貧困削減

事項索引
R索引
[著者]
今井耕介(いまい こうすけ)
プリンストン大学政治学部,統計・機械学習センター教授.
1998年東京大学教養学部卒業.ハーバード大学より修士号(2002年,統計学)および博士号(2003年,政治学)取得.専門は応用統計学,計量社会科学,政治学方法論.発表論文は因果推論,世論調査,ベイズ統計など多岐にわたる.プリンストン大学の統計・機械学習プログラムの初代ディレクターを務め,2017年より国際政治学方法論学会会長.

[訳者]
粕谷祐子(かすや ゆうこ)
慶應義塾大学法学部政治学科教授.
カリフォルニア大学サンディエゴ校より博士号(国際関係論)取得.専門は比較政治学,政治制度論,東南アジア政治.

原田勝孝(はらだ まさたか)
福岡大学経済学部准教授.
シカゴ大学より博士号(公共政策)取得.専門は日米の地方政治,選挙研究,応用統計学.

久保浩樹(くぼ ひろき)
大阪大学大学院国際公共政策研究科助教.
ライス大学より博士号(政治学)取得.専門は比較政治学,アメリカ政治,先進国の議会と選挙.
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