A. 金銭的寄付経験 A. 1 質問文 質問文は下記図 A.1 の通りである 図 A.1 金銭寄付経験の質問文 A. 2 回答形式回答形式は下記図 A.2 の通りである 項目数は計 8 つである 本論の図 1 は震災と関わりのある 4 つの項目を整理したものである 選択肢は, 1 万円以上 から 寄
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- こうしょ はかまや
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1 何が寄付行動を促進するのか -Randomized Factorial Survey Experiment による検討 - Web Appendix 2017 年 8 月 3 日 A. 金銭的寄付経験... 2 A. 1 質問文... 2 A. 2 回答形式... 2 B. 金銭的寄付経験の質問... 3 B.1 Direct Question 方式による Satisficer の識別法... 3 B.2 Satisficer への警告... 3 C. キャリーオーバー効果の検証... 4 C.1 従属変数の分析... 4 C.2 従属変数と共変量の関係... 5 D. 共変量... 5 D.1 学歴... 6 D.2 熊本寄付経験... 6 D.3 一般的信頼... 6 D.4 熊本への愛着度... 7 D.5 思いやり度... 7 E. RFSE の推定結果の詳細... 8 参考文献... 9
2 A. 金銭的寄付経験 A. 1 質問文 質問文は下記図 A.1 の通りである 図 A.1 金銭寄付経験の質問文 A. 2 回答形式回答形式は下記図 A.2 の通りである 項目数は計 8 つである 本論の図 1 は震災と関わりのある 4 つの項目を整理したものである 選択肢は, 1 万円以上 から 寄付していない (0 円 ) までの 7 件尺度である 具体的な金額を尋ねることは, 回答者にとって認知負荷が高すぎると判断した なお, 注意書き (*1~*4) の順序がバラバラだと回答者が混乱してしまうことを考慮し, 項目順序はランダマイズしていない 図 A.2 金銭寄付経験の回答形式 ii
3 B. 金銭的寄付経験の質問 B.1 Direct Question 方式による Satisficer の識別法本研究では Direct Question 方式で Satisficer の検出を試みている 詳細は図 B.1 に記す通りである 回答項目の中に 2 を選んでください を設けており, 2 以外の選択肢を選んだ回答者を Satisficer とした それでは次の~ と質問文がなっている理由は, この質問の前に, 保革自己認識などを尋ねているためである また, 項目間の順序はランダマイズしているため,Satisficer 識別項目が表示される場所は回答者によって異なる 図 B.1 Direct Question 方式による Satisficer 識別法 B.2 Satisficer への警告 B.1 で Satisficer と識別された回答者 (255 名 [ この時点での選択率は約 15.4%]) に対して, 図 B.2 に示す警告文を提示した RFSE はこの警告文が提示された直後に行うように設計したため Satisfice 傾向は抑制されたのではないかと考えている 事実, 本稿で最終的に Satisficer としてデータから除外したのは, 本論にて明示したように 58 人である オンライン調査会社モニタの Satisficer 数としては明らかに少ない ( 三浦 小林 2016) 図 B.2 Satisficer への警告例 iii
4 C. キャリーオーバー効果の検証 C.1 従属変数の分析 従属変数の分布の詳細を図 C.1 に整理した タスクごとの分布の差はないことがわかる 図 C.1 従属変数の分布 Hainmueller et al.(2014) にて議論されているように,RFSE の推定結果が AMCE となるにはタスク間でキャリーオーバーがないことを仮定しなければならない (Assumption 1: Stability and No Carryover Effects) そこでこの点を検証するために, 従属変数の平均寄付金額がタスク間でどのように変動しているのかを分析した 結果は図 C.2 に整理した通りである この図を見れば明らかなように, タスク間の平均寄付金額はほぼ同値である これらの平均値の差について一元配置の分散分析により検証したところ, 統計的に有意な差ではないことも判明した 図 C.2 タスクごとの平均寄付金額 iv
5 C.2 従属変数と共変量の関係さらなる検証作業として,D. で詳述する共変量との関連についても分析する 本来は RFSE のヴィネットに含まれる属性の効果をタスクごとに分析すべきだが, 観測数の関係で標準誤差が過大となり, タスクごとの推定値の差を検証することの意味がないと判断した そこで次善の策として共変量との関係を OLS で分析する 共変量の分布はタスク間で同一なので, 仮に共変量と従属変数の係数がタスク間で異なっている場合, それは属性の効果の推定値にバイアス ( キャリーオーバー効果 ) が存在する可能性を示唆する 7 つの共変量と RFSE の従属変数の相関を分析した結果を整理したものが図 C.2 である タスクをプールした場合の係数値を赤線で記しているが, すべての係数の 95% 信頼区間はこれを含むものとなっていることがわかる 言い換えればタスクごとに関係が異なるという傾向性がないという結果であり, この結果からも, 本稿の RFSE にはキャリーオーバーが存在しない, あるいはあっても無視できるほど小さいことがわかる 図 C.2 タスクごとの共変量と寄付金額の相関 * 推定方法は OLS 黒丸は偏回帰係数 横棒は偏回帰係数の 95% 信頼区間 D. 共変量以下では RFSE の属性とは別に投入した共変量の操作的定義を説明する ただし緊急災害支援は既に A. で説明しているため省略する また, 性別についても楽天リサーチに登録されている情報を利用しているため説明は省略する なお, これら共変量を投入する理由は ( 誤解されがちなのだが ), 属性の効果の標準誤差を小さくするためであり疑似相関の可能性を排除するためではない 本稿のデータは観察データではなく実験データであり, そこで推定される効果 (AMCE) は, 理論上,Hainmueller et al.(2014) で示される仮定を満たすものである限りにおいて, バイアスのない推定値である 実際にこれら共変量を投入してもしなくても,AMCE の点推定値はほとんど変化しない 変化するのは標準誤差だけで v
6 あり, これは共変量を投入して分析すると小さくなる つまり推定精度が高くなる D.1 学歴学歴は 中学校 (1) から 大学院(5) までの 5 件尺度である 分析に際しては, 特に値を変換したりせず, 疑似的に間隔尺度とみなし投入している 図 D. 1 学歴の質問と回答 D.2 熊本寄付経験本稿の調査では, 東日本震災と熊本地震からの復旧 復興に対する支援 ( 金銭 物的 ) の頻度を調査している 選択肢は 10 回以上支援を行った (1) から 一度も行わなかった (5) までの 5 件尺度である 東日本大震災への支援頻度とは有意な関連を確認できなかったため, 熊本地震のみ, 共変量として用いている なお, 分析に際しては特に値を変換したりせず, 疑似的に間隔尺度とみなし投入している 図 D. 2 熊本寄付経験の質問と回答 D.3 一般的信頼本稿の調査では一般的信頼についても質問している 質問文は既存の一般的信頼に関する操作的定義と同一であるが, 選択肢は ほとんどの場合, 信頼できる (1) から ほとんどの場合, 用心した方がよい (4) までの 4 件尺度としている 選択肢については, 既往研究のそれと異なる場合もある点に注意されたい なお, 分析に際しては特に値を変換したりせず, 疑似的に間隔尺度とみなし投入している vi
7 図 D. 3 一般的信頼の質問と回答 D.4 熊本への愛着度本稿の調査では, 熊本を含むいくつかの対象への愛着度を調査している 選択肢は かなり愛着がある (1) から 全く愛着がない(4) までの 4 件尺度である 熊本県 への愛着以外の変数とは有意な関連を確認できなかったため, 熊本への愛着度のみ共変量として用いている なお, 分析に際しては特に値を変換したりせず, 疑似的に間隔尺度とみなし投入している 図 D. 4 熊本への愛着度の質問と回答 D.5 思いやり度本稿の調査では, 向社会的行動を規定するとされるいくつかの態度について調査しており ( 例えば賞賛獲得欲求と拒否回避欲求尺度 [ 小島 太田 菅原 2003]), その 1 つが 思いやり尺度 である ( 内田 北山 2001) 先行研究では 10 以上の項目を用いて態度が操作化されているが, 調査票に組み込める設問数上限の関係で, これらすべてを尋ねることはできない そこで本稿では, 先行研究において高い因子負荷量を示す以下の項目をピックアップし, それらに限定することにした とりあげた項目は以下の通りである これへの認識をマトリクス形式で尋ねている なお, ここには内田 北山 (2001) で検討されていた項目の他, 登張 (2003) における 共感性 に関する項目も含まれている 選択肢は 非 vii
8 常にあてはまる (1) から まったくあてはまらない (5) までの 5 件尺度である 1. 困っている人がいたら助けたい 2. 体の不自由な人やお年寄りに何かしてあげたい 3. 落ち込んでいる人がいたら勇気づけてあげたい 4. 困っている人を見ても それほど可哀想とは思わない 5. 辛い思いをしている人のために祈るような気持ちになる時がある 6. 頑張っている人を見ると応援したくなる方だ 7. 泣いている子どもを見たらつい優しく声をかけたくなる 8. 人を思いやることが何より大切だと思う 9. 一人一人の主張がぶつかることによって傷つく人がいても仕方がないと思う 10. 弱い立場にある人も自分で何とかすべきだ 11. 仲間に入れない人がいても それはその人の責任だと思う 12. 人が失敗した場合 その人に責任があるので同情の必要はない 以上の項目を用いて因子分析を行った結果が表 D.5 である 思いやり に関する因子 (1) と 自己責任感 に関する因子 (2) が析出された 表 D.5 因子分析の結果 ( 最尤法 ) 因子 1 因子 2 困っている人がいたら助けたい 体の不自由な人やお年寄りに何かしてあげたい 落ち込んでいる人がいたら勇気づけてあげたい 困っている人を見ても それほど可哀想とは思わない 辛い思いをしている人のために祈るような気持ちになる時がある 頑張っている人を見ると応援したくなる方だ 泣いている子どもを見たらつい優しく声をかけたくなる 人を思いやることが何より大切だと思う 一人一人の主張がぶつかることによって傷つく人がいても仕方がないと思う 弱い立場にある人も自分で何とかすべきだ 仲間に入れない人がいても それはその人の責任だと思う 人が失敗した場合 その人に責任があるので同情の必要はない * 数値は因子負荷量 プロマックス回転後の解を記載 以上の表 D.5 にある 思いやり に関する因子を構成する項目のうち, 負荷量の高さ順に 5 つを選択し, その 5 項目の平均値を思いやり尺度とした 因子得点との相関係数は 0.9 以 上あるため, 因子得点に共変量を変更しても分析結果はほとんど変わらない E. RFSE の推定結果の詳細 本論における RFSE の推定結果の詳細は表 E の通りである 係数値は標準化していない 偏回帰係数である 標準誤差は本論中に記載の通り, 回答者でクラスタ化したロバスト標 準誤差である 総観測数はいずれも 7473 である ( 欠損 27) viii
9 表 E RFSE の推定結果の詳細 Dep.V.= 寄付率 Dep. V. = 寄付金額 coef. robust s.e. sig. coef. robust s.e. sig. NPO 法人 * 公益社団法人 社会福祉法人 義援金 人 万人 円 * 円 *** 未だ多くの方が避難 未だ 人近くが避難 % *** ** 20% *** *** 30% *** *** 東北地方で支援 年以上活動 年 + 東北 行政 復興庁 自民党 共産党 日本 NPO センター 日本放送協会 (NHK) 朝日新聞や読売新聞 控除対象 * 活動報告書 * 割相当の粗品 半額相当の粗品 * 参加申込書 * * 共変量の結果については省略 *: p<0.05, **: p<0.01. ***: p<0.001 参考文献 Hainmueller, J., Daniel J. Hopkins and Teppei Yamamoto (2014) Causal Inference in Conjoint Analysis: Understanding Multidimensional Choices via Stated Preference Experiments. Political Analysis 22(1): 小島弥生 太田恵子 菅原健介 (2003) 賞賛獲得欲求 拒否回避欲求尺度作成の試み 性格心理学研究 11(2): 三浦麻子 小林哲郎 (2016) オンライン調査における努力の最小限化(Satisfice) 傾向の比較 :IMC 違反率を指標として メディア 情報 コミュニケーション研究 1: 登張真稲 (2003) 青年期の共感性の発達: 多次元的視点による検討 発達心理学研究 14 (2) : 内田由紀子 北山忍 (2001) 思いやり尺度の作成と妥当性の検討 心理学研究 72 (4) : ix
A5 PDF.pwd
Average Treatment Effect; ATE attributes Randomized Factorial Survey Experiment; RFSE cues ATE ATE Hainmueller et al. 2014 Average Marginal Component Effect ATE 67 4 2017 2 845 , ;, ATE, ;, ;, W 846 67
SC-85X2取説
I II III IV V VI .................. VII VIII IX X 1-1 1-2 1-3 1-4 ( ) 1-5 1-6 2-1 2-2 3-1 3-2 3-3 8 3-4 3-5 3-6 3-7 ) ) - - 3-8 3-9 4-1 4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 5-8 5-9 5-10 5-11
<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D208376838C835B83938365815B835683878393312E707074205B8CDD8AB78382815B83685D>
i i vi ii iii iv v vi vii viii ix 2 3 4 5 6 7 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
III
III 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 3 1 4 1 3 2 4 1 3 3 6 1 4 6 1 4 1 6 1 4 2 8 1 4 3 9 1 5 10 1 5 1 10 1 5 2 12 1 5 3 12 1 5 4 13 1 6 15 2 1 18 2 1 1 18 2 1 2 19 2 2 20 2 3 22 2 3 1 22 2 3 2 24 2 4 25 2 4 1 25 2
iii iv v vi vii viii ix 1 1-1 1-2 1-3 2 2-1 3 3-1 3-2 3-3 3-4 4 4-1 4-2 5 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 7 7-1 7-2 7-3 7-4 7-5 7-6 7-7 7-8 7-9 7-10 7-11 8 8-1
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i 1 1 2 3 6 6 7 8 10 10 11 12 12 12 13 2 15 15 16 17 17 18 19 20 20 21 ii CONTENTS 25 26 26 28 28 29 30 30 31 32 35 35 35 36 37 40 42 44 44 45 46 49 50 50 51 iii 52 52 52 53 55 56 56 57 58 58 60 60 iv
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i 1 1 2 2 3 3 4 4 4 5 7 8 8 9 9 10 11 13 14 15 16 17 19 ii CONTENTS 2 21 21 22 25 26 32 37 38 39 39 41 41 43 43 43 44 45 46 47 47 49 52 54 56 56 iii 57 59 62 64 64 66 67 68 71 72 72 73 74 74 77 79 81 84
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i 1 1 1 2 2 2 3 4 4 5 6 7 7 9 10 11 12 13 14 15 17 ii CONTENTS 2 19 19 20 23 24 25 25 26 29 29 31 31 33 35 36 36 39 39 41 44 45 46 48 iii 50 50 52 54 55 57 57 59 61 63 64 66 66 67 70 70 73 74 74 77 77
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i ii iii iv v 43 43 vi 43 vii T+1 T+2 1 viii 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 a) ( ) b) ( ) 51
2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 I II III 11 IV 12 V 13 VI VII 14 VIII. 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 _ 33 _ 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 VII 51 52 53 54 55 56 57 58 59
平成18年版 男女共同参画白書
i ii iii iv v vi vii viii ix 3 4 5 6 7 8 9 Column 10 11 12 13 14 15 Column 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Column 27 28 29 30 Column 31 32 33 34 35 36 Column 37 Column 38 39 40 Column 41 42 43 44 45
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i 1 1 2 3 5 5 6 7 7 8 9 9 10 11 11 11 12 2 13 13 14 15 15 16 17 17 ii CONTENTS 18 18 21 22 22 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 36 37 40 40 42 43 44 44 46 47 48 iii 48 50 51 52 54 55 59 61 62 64 65 66 67 68
01_.g.r..
I II III IV V VI VII VIII IX X XI I II III IV V I I I II II II I I YS-1 I YS-2 I YS-3 I YS-4 I YS-5 I YS-6 I YS-7 II II YS-1 II YS-2 II YS-3 II YS-4 II YS-5 II YS-6 II YS-7 III III YS-1 III YS-2
ii iii iv CON T E N T S iii iv v Chapter1 Chapter2 Chapter 1 002 1.1 004 1.2 004 1.2.1 007 1.2.2 009 1.3 009 1.3.1 010 1.3.2 012 1.4 012 1.4.1 014 1.4.2 015 1.5 Chapter3 Chapter4 Chapter5 Chapter6 Chapter7
活用ガイド （ソフトウェア編）
(Windows 95 ) ii iii iv NEC Corporation 1999 v P A R T 1 vi P A R T 2 vii P A R T 3 P A R T 4 viii P A R T 5 ix x P A R T 1 2 3 1 1 2 4 1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 6 5 6 7 7 1 1 2 8 1 9 1 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4
3 5 18 3 5000 1 2 7 8 120 1 9 1954 29 18 12 30 700 4km 1.5 100 50 6 13 5 99 93 34 17 2 2002 04 14 16 6000 12 57 60 1986 55 3 3 3 500 350 4 5 250 18 19 1590 1591 250 100 500 20 800 20 55 3 3 3 18 19 1590
困ったときのQ&A
ii iii iv NEC Corporation 1997 v P A R T 1 vi vii P A R T 2 viii P A R T 3 ix x xi 1P A R T 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 1 2 3 4 10 1 11 12 1 13 14 1 1 2 15 16 1 2 1 1 2 3 4 5 17 18 1 2 3 1 19 20 1 21 22 1
i ii iii iv v vi vii ( ー ー ) ( ) ( ) ( ) ( ) ー ( ) ( ) ー ー ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 13 202 24122783 3622316 (1) (2) (3) (4) 2483 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) 11 11 2483 13
i ii iii iv v vi vii viii ix x - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - - 21 - - 22 - - 23 - - 24 - - 25 - -
活用ガイド （ソフトウェア編）
(Windows 98 ) ii iii iv v NEC Corporation 1999 vi P A R T 1 P A R T 2 vii P A R T 3 viii P A R T 4 ix P A R T 5 x P A R T 1 2 3 1 1 2 4 1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 6 6 7 7 1 1 2 8 1 9 1 1 2 3 4 5 6 1 2 3 10
i
i ii iii iv v vi vii viii ix x xi ( ) 854.3 700.9 10 200 3,126.9 162.3 100.6 18.3 26.5 5.6/s ( ) ( ) 1949 8 12 () () ア イ ウ ) ) () () () () BC () () (
活用ガイド (ソフトウェア編)
ii iii iv NEC Corporation 1998 v vi PA RT 1 vii PA RT 2 viii PA RT 3 PA RT 4 ix P A R T 1 2 3 1 4 5 1 1 2 1 2 3 4 6 1 2 3 4 5 7 1 6 7 8 1 9 1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 11 1 12 12 1 13 1 1 14 2 3 4 5 1
パソコン機能ガイド
PART12 ii iii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 3 1 4 5 1 6 1 1 2 7 1 2 8 1 9 10 1 11 12 1 13 1 2 3 4 14 1 15 1 2 3 16 4 1 1 2 3 17 18 1 19 20 1 1
パソコン機能ガイド
PART2 iii ii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 2 1 1 2 7 8 9 1 10 1 11 12 1 13 1 2 3 14 4 1 1 2 3 15 16 1 17 1 18 1 1 2 19 20 1 21 1 22
『戦時経済体制の構想と展開』
1 15 15 17 29 36 45 47 48 53 53 54 58 60 70 88 95 95 98 102 107 116 v 121 121 123 124 129 132 142 160 163 163 168 174 183 193 198 205 205 208 212 218 232 237 237 240 247 251 vi 256 268 273 289 293 311
1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22 8... 22 3... 22 1... 22 2... 23 3... 23 4... 24 5... 24 6... 25 7... 31 8... 32 9... 3
3 2620149 3 6 3 2 198812 21/ 198812 21 1 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS 4 JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22
長崎県地域防災計画
i ii iii iv v vi vii viii ix - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - 玢 - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - - 21 - - 22 - - 23 - - 24 - - 25 - -
論文題目 大学生のお金に対する信念が家計管理と社会参加に果たす役割 氏名 渡辺伸子 論文概要本論文では, お金に対する態度の中でも認知的な面での個人差を お金に対する信念 と呼び, お金に対する信念が家計管理および社会参加の領域でどのような役割を果たしているか明らかにすることを目指した つまり, お
論文題目 大学生のお金に対する信念が家計管理と社会参加に果たす役割 氏名 渡辺伸子 論文概要本論文では, お金に対する態度の中でも認知的な面での個人差を お金に対する信念 と呼び, お金に対する信念が家計管理および社会参加の領域でどのような役割を果たしているか明らかにすることを目指した つまり, お金に対する信念の構造の把握と関連領域の整理を試みた 第 Ⅰ 部の理論的検討は第 1 章から第 5 章までであった
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i 1 1 1 2 3 5 5 6 7 9 10 11 13 13 14 15 15 16 17 18 20 20 20 21 22 ii CONTENTS 23 24 26 27 2 31 31 32 32 33 34 37 37 38 39 39 40 42 42 43 44 45 48 50 51 51 iii 54 57 58 60 60 62 64 64 67 69 70 iv 70 71
Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students A Dissertation Submitted t
Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students MIZUMOTO, Atsushi Graduate School of Foreign Language Education and Research, Kansai University, Osaka,
i
14 i ii iii iv v vi 14 13 86 13 12 28 14 16 14 15 31 (1) 13 12 28 20 (2) (3) 2 (4) (5) 14 14 50 48 3 11 11 22 14 15 10 14 20 21 20 (1) 14 (2) 14 4 (3) (4) (5) 12 12 (6) 14 15 5 6 7 8 9 10 7
1... 1 1... 1 2... 1 3... 1 4... 4 5... 7 6... 7 7... 12 8... 12 9... 13 10... 13 11... 13 12... 14 2... 14 1... 14 2... 16 3... 18 4... 19 5... 19 6.
3 2620149 1 3 8 3 2 198809 1/1 198809 1 1 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS 4 JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 1... 1 2... 1 3... 1 4... 4 5... 7 6... 7 7... 12 8... 12
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I...1 II...2...2 III...3...3...7 IV...15...15...20 V...23...23...24...25 VI...31...31...32...33...40...47 VII...62...62...67 VIII...70 1 2 3 4 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 5 6 () 17 18 7 () 17 () 17 8 9 ()
活用ガイド （ハードウェア編）
(Windows 98) 808-877675-122-A ii iii iv NEC Corporation 1999 v vi PART 1 vii viii PART 2 PART 3 ix x xi xii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 10 11 1 12 1 1 2 3 13 1 2 3 14 4 5 1 15 1 1 16 1 17 18 1 19
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 () - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析 正誤表
ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります
7 i 7 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 1 12 13 14 iii.......................................... iv................................................ 21... 1 v 3 6 7 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv 26 27
9 i 9 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 12 .......................................... iii ... 1... 1........................................ 9 iv... v 3 8 9 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv 34 35 22 1 2 1
i ii iii iv v vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv xvi 2 3 4 5 6 7 $ 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 $ $ $ 18 19 $ 20 21 22 23 24 25 26 27 $$ 28 29 30 31 $ $ $ 32 33 34 $ 35 $ 36 $ 37 38 39 40 $ 41 42 43 44
入門ガイド
ii iii iv NEC Corporation 1998 v P A R 1 P A R 2 P A R 3 T T T vi P A R T 4 P A R T 5 P A R T 6 P A R T 7 vii 1P A R T 1 2 2 1 3 1 4 1 1 5 2 3 6 4 1 7 1 2 3 8 1 1 2 3 9 1 2 10 1 1 2 11 3 12 1 2 1 3 4 13
因子分析
因子分析 心理データ解析演習 M1 枡田恵 2013.6.5. 1 因子分析とは 因子分析とは ある観測された変数 ( 質問項目への回答など ) が どのような潜在的な変数 ( 観測されない 仮定された変数 ) から影響を受けているかを探る手法 多変量解析の手法の一つ 複数の変数の関係性をもとにした構造を探る際によく用いられる 2 因子分析とは 探索的因子分析 - 多くの観測変数間に見られる複雑な相関関係が
困ったときのQ&A
ii iii iv NEC Corporation 1998 v C O N T E N T S PART 1 vi vii viii ix x xi xii PART 2 xiii PART 3 xiv P A R T 1 3 1 2 PART 3 4 2 1 1 2 4 3 PART 1 4 5 5 6 PART 1 7 8 PART 1 9 1 2 3 1 2 3 10 PART 1 1 2
スライド 1
データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える
スライド 1
データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小
統計的データ解析
統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c
Microsoft Word - SPSS2007s5.doc
第 5 部 SPSS によるデータ解析 : 追加編ここでは 卒論など利用されることの多いデータ処理と解析について 3つの追加をおこなう SPSS で可能なデータ解析のさまざま方法については 紹介した文献などを参照してほしい 15. 被験者の再グループ化名義尺度の反応頻度の少ない複数の反応カテゴリーをまとめて1つに置き換えることがある たとえば 調査データの出身県という変数があったとして 初期の処理の段階では
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4 NHK NHK 2003 2005 2008 NHK 1957 1958 1959 1960 1961 16 1962 8 6 1963 ETV 1964 1964 ETV 1965 20 20 ETV 1945 8 6 NHK i 1966 ETV 8 6 1967 1968 1968 23 23 1969 1969 8 1970 6 1971 ETV 26 1972 27 ii 1973 28
3 A 18 11 19 2 1 JIA 2 (JSCA) 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 B 4 I. (1) 18 3 29 30 33 12 18 3 542,264 22.5 62 46.3 242 149 29% 3 7 7 1 2 1 2 0.1.1 0.1.2 60 17 1 3 6 8 1 2 0.1.3 1 2 0.1.4 5 (2) (1) 0.2.2
（報告書まとめ 2004/03/ ）
- i - ii iii iv v vi vii viii ix x xi 1 Shock G( Invention) (Property rule) (Liability rule) Impact flow 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 (
262014 3 1 1 6 3 2 198810 2/ 198810 2 1 3 4 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1... 1... 2... 2... 4... 5... 9... 9... 10... 10... 10... 10... 13 2... 13 3... 15... 15... 15... 16 4...
四校＿目次～巻頭言.indd
107 25 1 2016 3 Key Words : A 114 67 58.84 Mann-Whitney 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. I. 21 4 B 23 11 1 9 8 7 23456 108 25 1 2016 3 78 9 II. III. IV. 1. 24 4 A 114 2. 24 5 6 3. 4. 5. 3 42 5 16 6 22 5 4 4 4 3 6.
ONLINE_MANUAL
JPN ii iii iv v 6 vi vii viii 1 CHAPTER 1-1 1 2 1-2 1 2 3 4 5 1-3 6 7 1-4 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 1 2 3 4 5 2-4 6 7 8 2-5 9 10 2-6 11 2-7 1 2 2-8 3 (A) 4 5 6 2-9 1 2-10 2 3 2-11 4 5 2-12 1 2 2-13 3 4 5
ONLINE_MANUAL
JPN ii iii iv v vi 6 vii viii 1 CHAPTER 1-1 1 2 1-2 1 2 3 1-3 4 5 6 7 1-4 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 1 2 3 4 5 2-4 6 7 8 2-5 9 10 2-6 11 2-7 1 2 2-8 3 (A) 4 5 6 2-9 1 2-10 2 3 2-11 4 5 2-12 1 2 2-13 3 4 5
44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)
(1) I 44 II 45 III 47 IV 52 44 4 I (1) ( ) 1945 8 9 (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) 45 II 1 (3) 511 ( 451 1 ) ( ) 365 1 2 512 1 2 365 1 2 363 2 ( ) 3 ( ) ( 451 2 ( 314 1 ) ( 339 1 4 ) 337 2 3 ) 363 (4) 46
i ii i iii iv 1 3 3 10 14 17 17 18 22 23 28 29 31 36 37 39 40 43 48 59 70 75 75 77 90 95 102 107 109 110 118 125 128 130 132 134 48 43 43 51 52 61 61 64 62 124 70 58 3 10 17 29 78 82 85 102 95 109 iii
1... 1... 1... 3 2... 4... 4... 4... 4... 4... 6... 10... 11... 15... 30
1 2420128 1 6 3 2 199103 189/1 1991031891 3 4 5 JISJIS X 0208, 1997 1 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1... 1... 3 2... 4... 4... 4... 4... 4... 6... 10... 11... 15... 30 1 3 5 7 6 7
178 5 I 1 ( ) ( ) 10 3 13 3 1 8891 8 3023 6317 ( 10 1914 7152 ) 16 5 1 ( ) 6 13 3 13 3 8575 3896 8 1715 779 6 (1) 2 7 4 ( 2 ) 13 11 26 12 21 14 11 21
I 178 II 180 III ( ) 181 IV 183 V 185 VI 186 178 5 I 1 ( ) ( ) 10 3 13 3 1 8891 8 3023 6317 ( 10 1914 7152 ) 16 5 1 ( ) 6 13 3 13 3 8575 3896 8 1715 779 6 (1) 2 7 4 ( 2 ) 13 11 26 12 21 14 11 21 4 10 (
I
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV 1. 2 3 4 5 2. 6 7 8 3. 1 2 3 9 4 5 10 6 11 4. 1 2 3 1 2 12 1 2 3 1 2 3 13 14 1 2 1 15 16 1. 20 1 21 1 22 23 1 2 3 4 24 1 2 ok 25 1 2 26 1 2 3 27 2. 28
I 12 1 26 4 23 42 1 12 2 12 3 12 4 13 5 13 6 13 7 13 8 14 9 14 10 14 11 14 2 26 3 26 10 27 28 11 28 12 28 13 28 VI 29 1 29 1 29 34 5 35 6 35 7 35 8 35 9 36 10 36 11 36 12 36 1 42 2 42 24 43 25 43 26 43
1... 1 2... 3 3... 5 1... 5 2... 6 4... 7 1... 7 2... 9 3... 9 6... 9 7... 11 8... 11 5... 7
3 2620149 1 3 6 3 2 198829 198829 19/2 19 2 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 1 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 2... 3 3... 5 1... 5 2... 6 4... 7 1... 7 2... 9 3... 9 6... 9 7... 11 8...
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め
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R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ
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1998 6 25 ( ) 1 10 1982 10 28 37/7 1990 12 14 45/94 (WHO) 1 1989 12 8 NGO (ECE) 3 1995 10 25 ECE 1991 2 25 1992 3 17 1998 6 4 1 2 1. 2. a b c (a) (b) d 17 3. a b (a) c (b) 4. 5. 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
2620149 3 8 2 198802 492/ 198802 492 1 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 2 5... 3 6... 3 7... 4 8... 4 2... 4
Step2 入門
ii iii iv v vi NEC Corporation 1999 vii C O N T E N T S PART 1 PART 2 PART 3 viii PART 4 ix C O N T E N T S PART 5 x PART 6 xi C O N T E N T S PART 7 xii PART 8 PART 9 xiii C O N T E N T S xiv xv PART
RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな
RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,
1981 i ii ➀ ➁ 61
(autism) 1943 60 1981 i ii ➀ ➁ 61 DSM- 4 3 29 99 DSM- 62 1 2 3 4 4 vi 63 64 ix x xi 204 3 65 176 90 3 79 66 DSM- 82 67 68 ➀ ➁ ➂ 69 34 5 70 JR 71 i 1944 ii iii 28 72 iv 48 v ➀ vi PHP 39 vii 176 viii ➄ 77
ANOVA
3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.
Microsoft Word - 概要3.doc
装い としてのダイエットと痩身願望 - 印象管理の視点から - 東洋大学大学院社会学研究科鈴木公啓 要旨 本論文は, 痩身願望とダイエットを装いの中に位置づけたうえで, 印象管理の視点からその心理的メカニズムを検討することを目的とした 全体として, 明らかになったのは以下のとおりである まず, 痩身が装いの一つであること, そして, それは独特の位置づけであり, また, 他の装いの前提条件的な位置づけであることが明らかになった
EBNと疫学
推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定
PowerPoint プレゼンテーション
1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定
簿記教育における習熟度別クラス編成 簿記教育における習熟度別クラス編成 濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟
濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟度別クラス編成を実施している 本稿では さらにの導入へ向けて 既存のプレイスメントテストを活用したクラス編成の可能性について検討した 3 教科に関するプレイスメントテストの偏差値を説明変数
01_SWGuide_V8.50.fm
ii iii iv v 2 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv xvi xvii 1 CHAPTER 1-1 1-2 1-3 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 2-4 1 2 2-5 3 4 2-6 5 6 2-7 7 8 2-8 9 2-9 10 11 2-10 12 13 2-11 14 15 2-12 16 17 18 2-13 1 2 2-14
フトを用いて 質問項目間の相関関係に着目し 分析することにした 2 研究目的 全国学力 学習状況調査結果の分析を通して 本県の児童生徒の国語及び算数 数学の学習 に対する関心 意欲の傾向を考察する 3 研究方法平成 25 年度全国学力 学習状況調査の児童生徒質問紙のうち 国語及び算数 数学の学習に対
学習に対する関心 意欲等についてのデータ分析 平成 25 年度全国学力 学習状況調査質問紙調査から 教科教育部 要旨平成 25 年度 全国学力 学習状況調査 の学習に対する関心 意欲等に関する質問項目に対する本県の児童生徒の回答状況について 統計処理ソフトを用いて 質問項目間の相関関係に着目し分析したところ 国語の学習に対する意識と算数 数学の学習に対する意識に校種間で違いがあることが分かった キーワード
AccessflÌfl—−ÇŠš1
ACCESS ACCESS i ii ACCESS iii iv ACCESS v vi ACCESS CONTENTS ACCESS CONTENTS ACCESS 1 ACCESS 1 2 ACCESS 3 1 4 ACCESS 5 1 6 ACCESS 7 1 8 9 ACCESS 10 1 ACCESS 11 1 12 ACCESS 13 1 14 ACCESS 15 1 v 16 ACCESS
論文内容の要旨
論文の内容の要旨 大腸癌検診における精密検査の受診に関連する要因 指導教員甲斐一郎教授東京大学大学院医学系研究科平成 16 年 4 月進学博士課程健康科学 看護学専攻氏名鄭迎芳 第 Ⅰ 章緒言日本の大腸癌による死亡者数は急増し 年齢調整死亡率は諸外国に比べて上位の水準に達している しかし 日本の大腸癌検診では 一次検診で精密検査 ( 以下 精査と略す ) が必要と判定された者の精査受診率は 60%
20 2008 ( bone collar Hematoxlyin-Eosin staining Alizarin Red S / Alcian Blue staining 1
<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>
第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(
MultiPASS Suite 3.20 使用説明書
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