Amazon人気商品ランキング／豊田 秀樹

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共分散構造の初学者向き
AMOSを扱う前に、一通り呼んでおくべき本。共分散構造分析とは何か？何のためにあるのか？が一望できる。巻末のCalisのプログラムリストは、別途ダウンロードできるようにしてほしい。

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とっかかりには･･･
　「共分散構造分析」って最近よー聞くけどなんのことだろね、回帰分析やなんかとどう違うの？、という人はまずこれを読むことをおすすめします。数式は最小限で、概念を把握することに重点がおかれており、「要するに何？」ということを知る上にはもってこいの本だと思います。おすすめ。

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浮かんだ疑問に答えてくれます。
共分散構造分析は、最尤推定法がデフォルトですから
双方向の因果モデルでも漸近有効・漸近不偏・漸近正規
な推定量が得られますぜ！

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内容はわかりやすいが基本的な疑問も浮かぶ
本書を通じて共分散構造分析の基本的な考え方はよくわかるという意味で良書だと感じた。ただ経済学を学んでいる人間からするとかなり基本的な疑問点も浮かんでくる。経済学では回帰分析がもたらすバイアスが常に問題視されており、ＯＬＳ（最小二乗法）の結果だけを用いることは今はほとんどない。共分散構造分析は回帰分析もその下部構造として含んでいるが、予想されるパラメータのバイアスについてどう対処するのか疑問である。本書内のいくつかのモデルでも、説明変数に含めている以外の要因をまとめて誤差項にしているが、計量経済の知識がある人間であれば、誰しも内生化問題（誤差項と説明変数が相関している場合に発生するバイアス）を心配する。
その意味で経済学の論文に共分散構造分析を用いる際には、バイアスに対する十分な注意が必要であろう。さもなければ手痛い批判を浴びることになる。誤差項が説明変数と無相関でない限り、推計パラメーターは真の値を反映していないことは、計量経済学では常識であり、それを回避するためにIV法が用いられるのだから。

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もっとやさしく！！
　この本は、「多変量解析のいろいろな手法を統合したモデル」である共分散構造モデルについてかかれた本である。（共分散構造モデルの“共分散”とは、相関係数を標準化する前のもので、「2変数の共変動を表す指標である」）ブルーバックスの本だと思って、軽い気持ちで買うと共分散構造モデルの紹介が本格化する第三章あたりから、つらくなってくる。このあたりから、測定方程式と構造方程式、内生変数と外生変数などの素人には難しい言葉も出てくる。しかも結構まとまって・・・。（もっとも、”さくいん”で、わからない言葉は調べられる。しっかり読むときちんと書いてある）また、共分散構造分析は、多変量解析の扱い方のような面が強いので、この本の前に多変量解析を勉強していることが望ましい。（大村平「多変量解析のはなし」がおすすめ）見かけよりも、気難しい本であると思う。統計の苦手な自分としては、何とかもう少し気楽に読めるように工夫を期待したい。

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分散分析，実験計画は甘くない！
あえて低めの評価で星二つとさせて頂きます。もちろん、「読む価値がない」といっているわけではありません。
低めの評価とさせていただいたのは、「著者の想定する読者のレベル」と「本書のレベル」があまりにかけ離れていると思うからである。著者は、「はじめに」で「本書は実験計画を初めて勉強する文科系の読者のための入門書です。」と書いている。しかし文科系の学生に限らず、理科系の学生でも本書を理解できる人は少ないでしょう。それどころか、統計学の基本事項を知っている人が読んでも難しいでしょう。そんな難易度の高い本を「文系の読者のための入門書です。」というのは、如何なものかと思い、星二つとさせて頂きました。
さて、そんな本書の内容はというと。分散分析および実験計画で扱う多くのモデルが解説されている。初めは単純なモデルから入るので、それなりに理解できる。しかし、章を追うごとに、段々とモデルが複雑になっていき、理解するのに骨が折れるでしょう。
数式は、扱う内容が内容だけにそれなりに出てくる。決して高度な数式ではないが、「Σ(シグマ)」を見るのに嫌気がさすような人は、本書を読めないでしょう。
個人的には、推測統計や記述統計の知識をそれなりに有している人が読むべき本なのだと思う。

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残念!これは教科書だった。読本とはいえないわかりにくさだ。
われわれ素人にとって、専門書を読んでいく難しさは以下の三点に尽きる。
1)その分野の言語の使用法が日常言語の使用法と違うことにしっかりと気づくこと
2)専門用語の語用論をひとつひとつ覚えて行くこと
3)この作業をめげずに丹念に積み上げてゆくこと
この本では身近な具体例を通してまずは専門用語が提示される。それはいいだろう。
しかし次からがついていけない。
提示され、定義されたコトバを、「一回言ったからもうわかったね」という感じで「わかっている」と看做して次々に論が積み上げられてゆく。
　例えば、母数,変数量,繰り返し,G研究,D研究,などなど…
おいおい。こちとらそんなにワーキングメモリーの許容量がないよ!、と悲鳴を上げてしまうのは私だけ?
このコトバの意味って何だったっけ?と振り返っているうちに今までの論旨の流れを忘れてしまっている。これではまるでADHD児が授業についていけない姿と一緒だ。
だからついていけない。
そうなのだ。わかりやすい授業とは
・日常用語とは語法の違うコトバをその都度確認し続けること
・積み上げるべきコトバの使い方を覚えさせるためにその場で簡単なドリルを繰り返すこと
・その上で今までの論の流れを図解などを駆使しつつ相手の意識の流れから途切れさせないように配慮すること
これらをしっかりと実践しているのが「授業の実況中継を本にしたような解説書」なのである。例えば「まんがでわかる統計学シリーズ」など。
残念ながらこの本は著者も述べているように教科書になっている。
しかし著者が意図したような「寝転がって読めるような教科書」にはなっていない。
と、いうことで私は分散分析がよくわかるようなもっと別の本を探さなくてはならなくなった。

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すばらしい本
　分散分析が何をしようとしているのか、その限界を含めた特徴が具体的によくわかりました。また、実験計画の理念が分散分析という方法を通して身にしみてくる感じです。分散分析を理解しようと挑戦したけどつまずいたことのある人、分散分析を小手先だけ使ってる人、に目からうろこの出る一品かもしれません。出てくる数式も筆者の伝えたいことを効率的に表現する目的にとどめてあると思います。そもそも、元々数式で表現された理論をまるで数式なしに読み解くのは、芥川龍之介を全部ひらがなで読むようなものです。ご一考を。
　根気強く読まれるなら数式が苦手な人にも、数式に親しむチャンスにもなるし、入門書としてもすぐれた本だと思いました。

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実験計画と分散分析は表裏一体の関係だった・・
本書は、実験計画法の入門書に当たる、文型にでも理解できるような形式をとった良書である。実験には目的がある。本書で用いられる例では、農場実験を行う場合、新品種の稲が収穫量に影響するかどうか、が目的となる。この時注意しなければならないのは、新品種以外の変数が収穫量に及ぼす影響である。実験では、こうした点をコントロールする必要がある。すなわち、実験とは、ある条件を一定としたときに、目的となる特性値に対して、他の変数が影響しているかどうか、を調べる方法であり、実験計画法とは、これら一連の手法を体系的に扱うものである。

ところで、実験計画法には、２つの局面がある。１つは実験の計画であり、もう１つはその解析方法である。前者は、目的に応じてどのような実験を行えばよいか、どうすればデータを効率的に集められるか、を考える領域であり、後者は、得られたデータをどう処理して結論を出すか、これを考える領域である。この領域は、分散分析法として知られている統計的手法を用いることになる。

実験計画法は、記述のように、他の変数が特性値に影響しているかどうかを調べるものであるが、他の変数が特性値に影響する、というとき、その変数は、１つだけとは限らない。複数個が特性値に影響する場合がある。このように、影響する変数が増えれば増えるほど、実験の計画も複雑になる。こうした場合、実験を計画する、ということが重要になる。こうした状況は、社会が複雑化すればするほど起こりうるものであり、現在において、かなり重要度が高い手法である、といえる。

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入門書とはいえない
サブタイトルに分散分析入門とあるが、入門書にしては欲張りすぎ、すぐに数式の羅列がはじまる。ある程度 実験計画法をかじった者が整理のために読むのならともかく、本当の初心者が入門書とするには、無理がある。統計が嫌いになること請け合い。

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たしかに
たしかに，本書をいくら精読しても，「ソフトウェアのアウトプットを読めるようにならない」し「ましてや実務で分析できるようにはならない」とは思います。

しかし，私は，本書の価値は，様々な，古典的な手法と最新の手法を
平易に紹介している点にあると思っています．
本書があれば，どのような分析手法が，どのような場面で使えるのかの
概略を理解することができます．
実際に分析したいという欲求がでれば，
引用文献を読めばいいように，記載されております．

これほど多くの手法を，著者の趣味も混じりつつ，
平易に解説していただいているので，
専門外の人間が読んでも，楽しめる，良書だと私は信じております．

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統計手法ガイドブック
最新のものから伝統的なものまで、購買行動の分析に応用される統計分析／データマイニングが、購買心理の分析例として網羅的に紹介されている。

本書は、ベイジアンネットや傾向スコアなど、まだ取り上げられることの少ない手法が平易に紹介されている点で希少価値がある。だが、因子分析、クラスター分析、コレスポンデンス分析など、おなじみの手法に関してはすでに多くの本で詳細に解説されているので、本書の価値は薄い。また、遺伝ACEモデルや項目反応理論などは購買心理の分析にどう関係するのかわからい手法も含まれていた（著者の趣味で取り上げたのだろうか？）。

いずれにしても、本書は統計ハンドブックではなので、ソフトウェアのアウトプットを読めるようにならないし、ましてや実務で分析できるようにはならない。本書は、現在どういう分析手法があるのか、最新の動向を広く大まかに知りたい人向けのものだ。実務家は書店で中身を確認してから購入を決めたほうがいい。

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共分散構造分析の勉強にはよい1冊です
共分散構造分析の勉強にはよい1冊です。私は５冊ほど共分散に関する本を買いましたが、勉強していくのによい1冊です。
（いろいろ買っていただくことを前提に書いております。）
共分散を理解していくには、経験上、複数の本が必要だと感じます。
そのうちの1冊です。

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構造方程式モデリングついての良書
最è¿'、構造æ-¹ç¨‹å¼ãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ï¼ˆSEM：æ-¥æœ¬ã§ã¯ã€æœ¬æ›¸ã®æ›¸åã«ã‚ã‚‹å...±åˆ†æ•£æ§‹é€ åˆ†æžã¨å'¼ã°ã‚Œã‚‹ã"とが多い）が注目されているようであるが、本書はSEMについての良書である。多変量解析ã‚'å­¦ç¿'するにå½"たっては、統計学、線形代数、最適åŒ-についての基礎知識がå¿...要である。本書はそれらの基礎知識ã‚'持った読è€...が読むのがふさわã-い。それらの知識に欠ã'る読è€...には、本書ã‚'難ã-いと感じるであろう。一応、本書は自己完結的に数学的æº-備と称する付録が付いているが、別é€"にå...ˆã«è¿°ã¹ãŸçŸ¥è­˜ã‚'身につã'ておくæ-¹ãŒã‚ˆã„。というのは、豊ç"°æ°è¨˜è¿°ã¯ã€å¤šãã®æ-‡ç³»ã®èª­è€...にとっては分かりやすい説明になっているとは言い難いからである。数学的知識に欠ã'る読è€...はまず狩野裕氏らの『グラフィカル多変量解析』ã‚'読むæ-¹ãŒã‚ˆã„だã!‚ã†ã€‚数学的知識のある読è€...には、本書は明快で分かりやすいSEMのå...¥é-€æ›¸ã§ã‚る。

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心理学・社会学・教育学研究に必要な統計手法
共分散構造分析の入門編．

本著者による，
3部作（入門編・事例編・応用編）
の第1部目．
また，理論編・技術編など続刊する予定との情報もある．

共分散構造分析とは，因果関係を探るために用いられることが多い
統計手法であり，
近年，日本においても非常に活用され，流行っている．

学会発表などでは，必ず共分散構造分析を用いた研究を見かけるほどである．

心理学研究では，従来，探索的因子分析が頻繁に使用されてきたが
それだけでは，実証的な研究には不十分であるため
共分散構造分析を使うべきである．

また，共分散構造分析は，一般線形モデルなどの従来の数多くの統計手法を包括する数理体系であるため，

初等統計学の学習に際して，
共分散構造分析を学習しておくことになり
理解がしやすくなる．

本書の特徴は
１．数式から展開してゆく
２．自分の性格検査（対人知覚法）をしたデータを用いて学習を進める
３．じっくり読めば，中学生でも必ず理解ができる
の3点である．

付録にソフトウェアのプログラムも添付されており
親切である．

ただし，MPLUSのプログラムは添付されていない．
しかし，豊田氏は統計学のメーリングリストに
MPLUSのプログラムを無料配布しているため
検索エンジンなどで探すと良い．

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心理テストのための重要書籍
項目反応理論（IRT）は，比較的新しいテスト理論である．IRTには，古典的テスト理論にないメリットが多数ある．そのメリット・使用法・数理について，本書や
豊田秀樹（2002）．項目反応理論 事例編―新しい心理テストの構成法．朝倉書店．
に詳述されている．心理テストなどの作成者ならば，常識的に使わなければならない理論である．本書の特徴は

１．「基礎数学的な知識」や「古典的テスト理論」から詳述されているため，テスト理論を全く知らなくても基礎的な統計学の教科書を1冊読了していれば，誰でも理解できるように書かれている．
２．生データとSASプログラムが付いているため実践に生かせる練習ができる．
３．章の終わりに練習問題が付いているため理解が進む．
の3点である．

一方欠点は

１．生データの標本サイズが大きすぎて，入力するのが困難である（生データをWebに公開していれば良いのだが…）．
２．同様にプログラム部も，少し大きなプログラムになっているため，入力するのが少々退屈である．

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データマイニングと言っても幅広い
本書は“データマイニング”の入門書ということになっている。とは言っても、昔からある多変量解析のようなデータマイニングの手法を紹介しているわけではない。本書で紹介しているデータマイニングの手法は、ここ十年、二十年の間に発展してきた比較的新しい手法だと思われる。具体的に紹介されている手法はニューラルネットや人工知能、自己組織化マップ、連関規則などで、どの手法も実例を交えつつ説明している。しかし、本書の説明でそれらの手法を理解するのは難しいと思われる。なぜならば、随所に多変量解析や実験計画、推測統計などの用語や考え方が説明もなしに使われているからである。そもそも扱う題材が簡単ではないので、仕方ないことなのかもしれないが、もう少し工夫があっても良いように思う。
結論を言えば、本書を読みこなすにはある程度の各種統計手法の知識が要求されるということである。この事実を知らない上にこの手の内容に詳しくない人が本書を読むと、退屈でつまらない本というだけで終わってしまう可能性が大いにある。この点は注意が必要である。

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なんとなく分かるのだが
統計手法にはどういうものがあるのかを、かなり大雑把であるが紹介している。
最初に書かれた部分から比べて、後半はかなり難しくなっている。
前半の勢いで書いていれば、新書に収まらなくなるのは分かるのだが。
シリーズで書いてくれるとありがたい。

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文系向けではありません
入門とのことですが、文系の人間には内容が難しかったです。データマイニングを利用する立場で読む人にはあまり向いていません。あくまで、統計学から派生したデータマイニングを学問的に考察するための入門書です。

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入門の入門書
　これはデーマイニングというより、人工知能の入門書といったほうが
最適である。ニューラルネットと人工知能論の章があるが、人工知能の
解説といった感じである。ニューラルネットは、生物学としての脳から
解説している。人工知能は学習の仕組みから解説している。
　肝心のコンピュータシステムとしてのデータマイニングは取り上げて

いないので、データマイニングを学んだことの無い人に結構お勧めかも
しれない。全般的に数式は使ってなく。とにかく、どういう仕組みで、
知識を獲得するのかと概略を知るのに手がかりとなる。

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新書とは思えないほどの内容
データマイニングはホットなテーマだがセミナーに出る、人に話しを聞くという以外には知識を得る手段はかぎられていた。唯一「データマイニング手法」ベリー、海文堂出版がしっかりした本であろう。 この本は新書ながらカバーする領域が豊富で、初めてデータマイニングとはなにかを知る人にはうってつけである。

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参考文献がないのが惜しい・・
著者は、この世界では一目置かれている方。前半は理路整然と調査法の手順と必要な知識を解説。必要最小限は網羅しており、初めて調査をする学部生は必読。ここまできちんと書かれている本は意外に少ない。前半部分だけでも、十分購入する価値はある。後半は、とても簡潔にまとめられてはいるし、最低限の知識ではあるが、正直言って、読み飛ばされてしまうのでは？？

統計ソフトが使いやすくなった今、それぞれの手法をきちんと選択できる程度の知識があれば、数式を知らずとも統計解析は可能である。著者が言うとおり、調査理論がいかに多くの理論や公式に支えられているか、一つの公式の背後にあったものを教養として学ぶことは重要であるし、学生時代で無ければできないことである。ただ、実用性という観点で考えると、すべての学生が調査法を生業にしていく進路を選択するわけではないので、とりあえず卒論が形になればいいというのが本音のところか。せっかくこの値段で購入するのだから、後半のページも読み通したほうがいいよ・・・と思う。ただ、後半にいくに従って、レベルの高い内容をなるべく易しく説明しようとしていることがアダになって、説明がはしょりすぎの印象もぬぐえない。必要最低限の知識を、という著者の良心的努力はとても感じる。著者は中学卒業レベルの数学と言っていたが、高校の数I、数II、数IIIあたりを理解していないと、「？？？」となりそうな印象。著者が思っているより難しいのではないかな?　

卒論を遂行するにあたって、準備だとか方法だとかを計画するには、かなり役立つし、論文を書くときに必要な語彙が詰まっているので参考になるが、データが集まった段階での実際の統計手法に関しては他の本を購入する必要があると思う。例などもふんだんで、前半は大変読みやすい。学部生レベルのよい教科書です。もっと安くてもいいのでは?ということで、☆一つ原点です。

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質問紙調査において必携
本書は調査法について，平均値の意å'³ã‚‚知らない中学ç"Ÿã§ã‚‚わかる記述ã‚'心がã'ている良書である．

調査法というと，どã"かとっつきにくいイメージがあるが
質問ç'™èª¿æŸ»ã‚'する学問分野ã‚'専æ"»ã-ているè€...は
å¿...ず読ã‚"でおかなã'ればならない．

なぜならば
たとえば心理学の分野では，
質問ç'™èª¿æŸ»ã‹ã‚‰å¾-られた知見に過度の一般åŒ-ã‚'する傾å'があるが

それは，調査理è«-ã‚'知らないからç"Ÿã˜ã‚‹å®Œå...¨ãªèª¤ç"¨ã§ã‚る．

標本抽出の理è«-ã‚'厳密に知るã"とにより
より正確な記述ã‚'するã"とができる．

本書では
無作為抽出・層別抽出・集落抽出・系統抽出・2段抽出・層別2段抽出
など，様ã€...な抽出æ-¹æ³•ã‚'わかりやすくç'¹ä»‹ã-ているだã'でなく
確率è«-・回帰分析・分散分析・尺度の信頼性

など，心理学などの分野!ã!!§é »å‡ºã®å†...容ã‚'厳密に，ã-かも誰でも理解できるように記述されている．

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調査法講義
【まえがき】本書は、調査法を始めて学ぶ文科系の学部学生のための教科書および独習書であり、調査の実践的な内容と理論的な内容を的確に伝えることを目的としている。　こちらの本は学問で難しいが「金鉱を掘り当てる統計学―データマイニング入門も注目！」後者の方が豊田先生らしい文章です（笑）