社会科学のための統計分析入門　リサーチにすぐ使える統計テクニック　上

本書は、社会科学研究の現場で実際に使われている統計分析手法を効率的に学べる教科書。現実のデータや分析事例に触れながら、著者の軽妙な語り口に導かれて基礎から応用まで習得できる。ＳｔａｔａやＲでの分析コードの書き方や用語解説、オンラインでデータを入手できる演習問題など付録も満載。上巻では因果推論の考え方やデータの扱い方、そしてさまざまな分析手法を理解するための基礎となるＯＬＳ（最小二乗法）の分析枠組みをおもに解説する。

社会科学を学ぶあなたに伝えたい、統計のリアルな使い方。実際のデータや分析にどんどん触れて初歩から学べる、実践的な統計学。

本書は、社会科学で実際に使われている統計分析手法を効率的に学べる教科書。現実のデータや分析例に触れながら基礎から習得できる。StataやRの分析コードの書き方や用語解説、入手可能なデータによる演習問題など付録も満載。上巻では因果分析の考え方やデータの扱い方、そして最小二乗法（OLS）の基本を解説する。 z
【原著】Michael A. Bailey， Real Stats: Using Econometrics for Political Science and Public Policy， 2nd ed. (Oxford University Press， 2015)

目次

日本語版への序文
　Stataの便利なコマンド集
　Rの便利なコマンド集

序文
　学生のみなさんへ――統計学を学ぶ皆さんはこの本から何を学べるのか
　教師の皆さんへ――統計学を学生にどのように教えればいいのか

謝辞

第1章　因果関係の探求
　1.1　特定化――基本となるモデル
　1.2　2つの大きな課題――ランダム性と内生性
　　ケーススタディ　インフルエンザの予防接種
　　ケーススタディ　カントリー・ミュージックと自殺
　1.3　絶対的基準としてのランダム化実験
　結論
　キーワード

第2章　現場で使う統計――データの適切な扱い方
　2.1　データを知る
　2.2　再現性
　　ケーススタディ　アメリカの暴力犯罪
　2.3　統計ソフトウェア
　結論
　文献案内
　キーワード
　プログラミング・コーナー
　演習問題

第I部 OLSの分析枠組みを理解する

第3章　二変量 OLS――計量社会科学分析の基礎
　3.1　二変量回帰モデル
　3.2　係数推定値におけるランダムなばらつき
　3.3　内生性とバイアス
　3.4　推定値の精度
　3.5　確率の限界と一貫性
　3.6　解答可能な問題――不均一分散と誤差同士の相関
　3.7　適合度
　　ケーススタディ　身長と賃金
　3.8　外れ値
　結論
　文献案内
　キーワード
　プログラミング・コーナー
　演習問題

第4章　仮説検定と区間推定――リサーチクエスチョンに答える
　4.1　仮説検定
　4.2　t検定
　4.3　p値
　4.4　検出力
　4.5　仮説検定に関する率直な説明
　4.6　信頼区間
　結論
　文献案内
　キーワード
　プログラミング・コーナー
　演習問題

第5章　多変量 OLS――中心となる手法
　5.1　多変量 OLSを用い，内生性に対処する
　5.2　欠落変数バイアス
　　ケーススタディ　教育は　ほか

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