社会統計学(しゃかいとうけいがく、social statistics、独 Sozialstatistik)とは、統計学を、社会学などの社会科学に応用したもので、応用統計学の一種と考えられる。社会調査において用いる統計学といってもよい。社会調査では、国勢調査などの例外を除き、社会の中の全ての人々を調査することはできない。そのためサンプリング(標本抽出)による標本調査によりデータを得て分析を行う。そのデータから社会全体(目標母集団)の状態や特徴を推定したり、仮説を検証するために社会統計学を用いる。 とくに母集団と標本の関係について重視することが特徴である。その意味で推計統計学の一種である。また、多くの分析手法は、分析対象のデータが正規分布しているという前提に基づいているが、実際のデータは正規分布とは限らない。例えば社会調査における質問項目(変数)では、場合によっては回答の偏りが大きく、ほぼ全員が「はい」と答えるものもある。そのような変数の分布を分析することはできない。ただし、標本サイズが数百以上など大きい時は、正規分布と見なしてもほとんど問題ない。データ分析の基本は、データの分布(散らばり具合、分散、標準偏差)を解明することである。

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  • 社会統計学(しゃかいとうけいがく、social statistics、独 Sozialstatistik)とは、統計学を、社会学などの社会科学に応用したもので、応用統計学の一種と考えられる。社会調査において用いる統計学といってもよい。社会調査では、国勢調査などの例外を除き、社会の中の全ての人々を調査することはできない。そのためサンプリング(標本抽出)による標本調査によりデータを得て分析を行う。そのデータから社会全体(目標母集団)の状態や特徴を推定したり、仮説を検証するために社会統計学を用いる。 とくに母集団と標本の関係について重視することが特徴である。その意味で推計統計学の一種である。また、多くの分析手法は、分析対象のデータが正規分布しているという前提に基づいているが、実際のデータは正規分布とは限らない。例えば社会調査における質問項目(変数)では、場合によっては回答の偏りが大きく、ほぼ全員が「はい」と答えるものもある。そのような変数の分布を分析することはできない。ただし、標本サイズが数百以上など大きい時は、正規分布と見なしてもほとんど問題ない。データ分析の基本は、データの分布(散らばり具合、分散、標準偏差)を解明することである。 心理学における実験は通常、標本サイズが小さいため、に基づき統計的検定を行う。変数間(要因間)の関連の大きさを検討することは少ない。むしろ統計的検定により、関連があるかないかを解明することを目的としている。このようなデータは、暗黙の内にはすべて人間として均質であるという前提があり、無作為抽出を行うことはなく、現実には実験参加者のほとんどが学生である。そのため年齢や学歴などの効果を検討することはできない。 社会調査データを用いる場合は、に基づき何らかの多変量解析法を用い、変数間の関連の大きさを解明することを目的とする。究極的な目的は、分析により説明変数(独立変数)と被説明変数(従属変数、目的変数)の関連を検討することにより、社会現象が起こる因果関係を解明することである。社会学では実験計画が困難な場合が多いので、様々な変数をコントロールするための分析が発達している。多変量解析の手法としては、基本的な重回帰分析や分散分析の他、やが特徴的である。説明変数と被説明変数を区別しない分析法としては因子分析や(数量化Ⅲ類)、多次元尺度構成法(MDS)等がある。SAS, SPSS, Stata, R言語, S言語, LEMなどの分析用ソフトウェアが用いられる。 (ja)
  • 社会統計学(しゃかいとうけいがく、social statistics、独 Sozialstatistik)とは、統計学を、社会学などの社会科学に応用したもので、応用統計学の一種と考えられる。社会調査において用いる統計学といってもよい。社会調査では、国勢調査などの例外を除き、社会の中の全ての人々を調査することはできない。そのためサンプリング(標本抽出)による標本調査によりデータを得て分析を行う。そのデータから社会全体(目標母集団)の状態や特徴を推定したり、仮説を検証するために社会統計学を用いる。 とくに母集団と標本の関係について重視することが特徴である。その意味で推計統計学の一種である。また、多くの分析手法は、分析対象のデータが正規分布しているという前提に基づいているが、実際のデータは正規分布とは限らない。例えば社会調査における質問項目(変数)では、場合によっては回答の偏りが大きく、ほぼ全員が「はい」と答えるものもある。そのような変数の分布を分析することはできない。ただし、標本サイズが数百以上など大きい時は、正規分布と見なしてもほとんど問題ない。データ分析の基本は、データの分布(散らばり具合、分散、標準偏差)を解明することである。 心理学における実験は通常、標本サイズが小さいため、に基づき統計的検定を行う。変数間(要因間)の関連の大きさを検討することは少ない。むしろ統計的検定により、関連があるかないかを解明することを目的としている。このようなデータは、暗黙の内にはすべて人間として均質であるという前提があり、無作為抽出を行うことはなく、現実には実験参加者のほとんどが学生である。そのため年齢や学歴などの効果を検討することはできない。 社会調査データを用いる場合は、に基づき何らかの多変量解析法を用い、変数間の関連の大きさを解明することを目的とする。究極的な目的は、分析により説明変数(独立変数)と被説明変数(従属変数、目的変数)の関連を検討することにより、社会現象が起こる因果関係を解明することである。社会学では実験計画が困難な場合が多いので、様々な変数をコントロールするための分析が発達している。多変量解析の手法としては、基本的な重回帰分析や分散分析の他、やが特徴的である。説明変数と被説明変数を区別しない分析法としては因子分析や(数量化Ⅲ類)、多次元尺度構成法(MDS)等がある。SAS, SPSS, Stata, R言語, S言語, LEMなどの分析用ソフトウェアが用いられる。 (ja)
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  • 社会統計学(しゃかいとうけいがく、social statistics、独 Sozialstatistik)とは、統計学を、社会学などの社会科学に応用したもので、応用統計学の一種と考えられる。社会調査において用いる統計学といってもよい。社会調査では、国勢調査などの例外を除き、社会の中の全ての人々を調査することはできない。そのためサンプリング(標本抽出)による標本調査によりデータを得て分析を行う。そのデータから社会全体(目標母集団)の状態や特徴を推定したり、仮説を検証するために社会統計学を用いる。 とくに母集団と標本の関係について重視することが特徴である。その意味で推計統計学の一種である。また、多くの分析手法は、分析対象のデータが正規分布しているという前提に基づいているが、実際のデータは正規分布とは限らない。例えば社会調査における質問項目(変数)では、場合によっては回答の偏りが大きく、ほぼ全員が「はい」と答えるものもある。そのような変数の分布を分析することはできない。ただし、標本サイズが数百以上など大きい時は、正規分布と見なしてもほとんど問題ない。データ分析の基本は、データの分布(散らばり具合、分散、標準偏差)を解明することである。 (ja)
  • 社会統計学(しゃかいとうけいがく、social statistics、独 Sozialstatistik)とは、統計学を、社会学などの社会科学に応用したもので、応用統計学の一種と考えられる。社会調査において用いる統計学といってもよい。社会調査では、国勢調査などの例外を除き、社会の中の全ての人々を調査することはできない。そのためサンプリング(標本抽出)による標本調査によりデータを得て分析を行う。そのデータから社会全体(目標母集団)の状態や特徴を推定したり、仮説を検証するために社会統計学を用いる。 とくに母集団と標本の関係について重視することが特徴である。その意味で推計統計学の一種である。また、多くの分析手法は、分析対象のデータが正規分布しているという前提に基づいているが、実際のデータは正規分布とは限らない。例えば社会調査における質問項目(変数)では、場合によっては回答の偏りが大きく、ほぼ全員が「はい」と答えるものもある。そのような変数の分布を分析することはできない。ただし、標本サイズが数百以上など大きい時は、正規分布と見なしてもほとんど問題ない。データ分析の基本は、データの分布(散らばり具合、分散、標準偏差)を解明することである。 (ja)
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  • 社会統計学 (ja)
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