卒論の進め方3：データ分析の基本

卒論用データは一定のサンプリング手続きを経て、ということがまずない。サンプリングがなされ、回収率も高ければ、単純集計でも意味を持つが、そうでなければ、一変量の集計結果に一喜一憂しても仕方ない。

そもそも、心理学の研究であれば、現象の過程に関心があるのだから、二変量処理（2変数間の関連）を解析の基本にしよう。デモグラフィック属性とのクロス集計でもいいし、変数間の関連でもよい。

離散変量同士の場合は、クロス表（→直接確率計算、χ2検定）、連続変量同士であれば、まず散布図を作成し、相関係数も算出してみよう。離散変量と連続変量の組み合わせであれば、離散変量の水準ごとに平均を出す。

クロス表は度数で作ること。%ではなく。

これらの作業は、田中・中野コンビのjs-STARでほぼできてしまう。
http://www.kisnet.or.jp/nappa/software/star/

本ならば、同じコンビによる『クイックデータアナリシス』。
https://www.shin-yo-sha.co.jp/book/b456051.html

2019年7月14日改訂