まえがき

序　章　教育とデータを結びつける
　１ データで教育を考える
　２ データをベースに思い込みから脱却することは難しい
　３ 本書の使い方


　第Ⅰ部　リサーチ・クエッションを立て，データを集める

第１章　調査研究のプロセス
　１ 研究のプロセスを知る
　２ データを吟味する
　３ 研究のスケジューリング

第２章　仮説検証のための論証戦略
　１ データの形式と変数の種類
　２ 論証戦略と仮説検証
　３ 調査データの統計的分析における因果関係の探求

第３章　データ収集法の基礎
　１ サンプリング──全体像を知るために一部分を抜き出す
　２ データの種類とデータ収集方法
　３ 調査の種類

補　論　量的研究と質的研究をどのように使い分けるか
　１ 社会科学における方法論的立場
　２ 量的調査と質的調査はどのように使い分けるか
　３ 方法論のさらなる発展に向けて

第４章　学校での集合自記式質問紙調査の過程と研究倫理
　１ 学校通しの集合自記式調査のメリットと留意点
　２ 社会調査におけるデータ創出までの工程とタイムスケジュール
　３ 調査票の作成
　４ 研究倫理の重要性


　第Ⅱ部　記述統計と推測統計の基礎

第５章　公開されている教育データをどう読むか──記述統計
　１ 教育統計データを見る際に注意すること
　２ 教育データの記述統計学

第６章　推測統計の基本
　１ この章以降で紹介する分析の共通点
　２ 分析結果の読み方の原則
　３ 統計的検定のプロセス
　４ 検定のプロセスの注意点


　第Ⅲ部　教育データを読み，解釈する

第７章　　データ分析の第一歩──クロス集計とエラボレーション
　１ クロス集計表とは
　２ エラボレーションと３重クロス表
　３ エラボレーションの実際と３重クロス表のタイプ
　４ クロス表における関連性の測度

第８章　本当に差があるといえるのか──χ 2 検定
　１ サンプリング誤差と偶然起きるズレ
　２ χ 2 検定の考え方
　３ χ 2 値を計算する

第９章　親子の学力に関連はあるのか──２グループ間の平均値の比較 
　１ t検定の結果を読む
　２ 読んだ本の冊数に男女差はあるか
　３ サンプルサイズの影響と効果量
　４ 仮説検定の誤りについて

第10章　大学生は学年によって勉強量が異なるのか──3グループ以上の平均値の比較 
　１ ３グループ以上の平均値を比較する表を読む
　２ 一元配置分散分析
　３ 多重比較
　４ 分析結果の作表と記述方法
　５ 大学生の勉強量とは

第11章　国語の成績が良い児童ほど算数の成績が良いのか──相関分析 
　１ 国語と算数の成績間の関連を調べる
　２ 相関係数の算出
　３ 相関係数の分析における注意点
　４ 相関係数の解釈の注意点

第12章　１時間勉強するとどのくらい学力は上がるのか──回帰分析の考え方 
　１ 回帰分析の実際
　２ 回帰分析の考え方
　３ 最適な回帰線を引き，評価するための手続き

第13章　読書は国語の成績を上げるか──重回帰分析
　１ 何のために重回帰分析をするのか──単回帰分析との違い
　２ 重回帰分析のモデル式と基本的な分析手順
　３ 回帰係数の統計的意味と検定
　４ 標準化回帰係数による変数どうしの比較
　５ 「国語の成績」における男女差──「男子ダミー」の投入
　６ 「読書時間の効果」における男女差──交互作用項の投入


　第Ⅳ部　教育データの高度な分析手法を知る

第14章　階層的なデータをどのように分析するのか──マルチレベル分析 
　１ マルチレベル分析とは何か
　２ なぜマルチレベル分析を用いるのか
　３ マルチレベル分析の有用性
　４ マルチレベル分析のステップ
　５ マルチレベル分析結果の解釈

第15章　一度獲得した学力はどう変化するのか──パネルデータの分析 
　１ パネルデータを使えばどんな「良いこと」があるのか
　２ 成長曲線モデル
　３ 計量経済学における固有効果モデルおよびランダム効果モデル
　４ パネル調査におけるサンプル脱落およびデータ欠損への配慮

あとがき
付表
索引


コラム１　国際比較調査から見る日本の教育費負担意識
コラム２　社会科学における因果推論
コラム３　記述統計を教育研究に活用する方法
コラム４　データ分析と統計ソフト
コラム５　４類型をつくる
コラム６　有意差が認められなかった分析結果は無意味か
コラム７　ロジスティック回帰分析