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Excelで学ぶ多変量解析入門
 
 

Excelで学ぶ多変量解析入門 [単行本]

菅 民郎
5つ星のうち 2.8  レビューをすべて見る (5件のカスタマーレビュー)

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

現実の仕事や研究で応用できるCS分析、重回帰分析、コンジョイント分析、主成分分析を解説。

内容(「MARC」データベースより)

データを分析して、複雑に絡み合っている要因相互の関係を明らかにし、目的を解決するためのモデル式を作成してくれる手法である多変量解析法。Excelの分析ツールや具体例を用いて基本的なことからわかりやすく解説。

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20 人中、19人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 5.0 難しい多変量解析をやさしく学べる!!, 2003/7/27
レビュー対象商品: Excelで学ぶ多変量解析入門 (単行本)
本来理解するのが難しい多変量解析を、使い方に的を絞って非常に分かりやすく説明しています。また、エクセルを使用した解析方法も出ているので、本書添付のCD-ROM内のデータを使ってすぐに試してみることができる点も、理解をし易くしています。

多変量解析には重回帰分析・主成分分析・コンジョイント分析などいくつかの手法がありますが、どういう場合にどの分析方法を使用するべきか、が記述してあり、多変量解析に入りやすくなっています。また、分析を行う際の注意点や判断基準も記述してあり、実際の分析を行う点で非常に有用です。

分析の仕方が中心なので、なぜそうなるか?などの記述はほとんどありません。統計に興味を持ったら、もう少し専門的な本を読むとよいでしょう。

尚、いくらやさしいといえども、本書を読むに当たっては統計の基礎知識は必要です。統計を全くの初歩から始める方は、統計の入門書をまず読んで、その次に本書に取り掛かることをお奨めします。

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9 人中、9人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 4.0 分かり易い。, 2003/5/12
レビュー対象商品: Excelで学ぶ多変量解析入門 (単行本)
グラフや図解が多く大変見やすいです。
内容もわかりやすく、誰でも最後まで読めるようになっています。
ただ、一部に統計学の知識がなければ分かりづらいところもあるので、そこは注意してください。
まあ絶対に分からない訳ではないので、統計学の知識がないからといって敬遠する必要はないと思います。
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5 人中、5人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 3.0 Excel入門ではなくあくまでも統計学の入門書, 2007/6/17
By 
萩原 湖太郎 - レビューをすべて見る
(トップ500レビュアー)   
レビュー対象商品: Excelで学ぶ多変量解析入門 (単行本)
 Excelを利用したお手軽統計入門書。本の外見もページレイアウトもExcelについてのマニュアル本風だが、Excel入門ではなくあくまでも統計学の入門書である。対象読者は、統計学を学んだことのない普通の会社員あたり。著者としては、理屈をすっ飛ばして「とにかくこう操作すれば答えが出ます」といった類の本にはしたくなかったのだろう。統計学をツールとして使う立場を考慮した内容になっている。

 2部構成になっていて、第1部では、多変量解析のための基礎編として、基本統計量、相関分析、直線回帰分析、曲線回帰分析、CS分析が取り上げられている。Excelの標準アドイン「分析ツール」の使い方がいろいろ紹介されている。第1部は、統計学入門としてはだいぶ端折り気味で、著者自身、自著の『Excelで学ぶ統計解析入門』(菅民郎 2003年 オーム社)を薦めている。

 第2部が多変量解析編。重回帰分析、時系列重回帰分析、主成分分析、コンジョイント分析について解説されている。第2部は、第1部と較べると統計学入門としてずっとしっかりしている。概念の説明は最低限のものだが、分析における注意点等、統計学の専門家ではないユーザーの立場に立っての解説が続く。統計学的には不正確ではないのかと思うような記述もときどき見かけるが、素人に「分析の際、何をしなければならないのか」「何をしてはいけないのか」を伝えようとしている点は評価できる。

 多変量解析を行う必要があるが専門書は敷居が高すぎるという人には、ザッと見取り図を得るための最初の1冊として良いだろうと思う。ただし、本書を読んだだけでは多変量解析を実際に行うのは無理だろう。本書はあくまでも多変量解析への入り口に過ぎない。
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