『SPSS完全活用法　
データの入力と加工(第２版）』
酒井 麻衣子 著　　東京図書
第１章　材料を考えましょう （適切なデータの形を知る）
データ解析を料理にたとえるなら、データは食材そのものです。お店に会に行く場合もあれば（アンケートデータ、実験データ、･･･）、冷蔵庫にあるものを使う場合もあります（POSデータ、顧客データ、･･･）。この章では、SPSSという調理ツールをフル活用するのに知っておきたいデータの決まりごとや、データ作りのコツなどを紹介します。
　Section 1　データの行と列
　Section 2　変数名のつけ方
　Section 3　入力する値
　Section 4　欠損値の設定
　Section 5　多重回答の入力形式
  Section 6　変数ビューの機能
　Section 7　シンタックスの機能
第２章　材料を仕入れましょう　（データを入力する）
料理を始めるには、まず材料の仕入れです。欲しい食材はスーパーにあるかもしれないし、百貨店にあるかもしれないし、ひょっとするとまだ畑に植わっているかもしれません。この章では、データ解析の材料であるさまざまな形式のデータを SPSS に入力したり読み込む方法についてご紹介します。いろんな「仕入れルート」を開拓して、どんな食材でも手に入れられるようになりましょう。
　Section 1　直接入力
　Section 2　度数データ
　Section 3　SPSSデータ
　Section 4　EXCELデータ
　Section 5　テキスト形式のデータ
  Section 6　ODBC経由の読み込み
第３章　材料を吟味しましょう　（データのクリーニング）
材料がそろい、「さあ料理の開始！」といきたいところですが、ちょっと待ってください。ここでもうワンステップ踏むことが大切です。仕入れた材料は果たして料理に使えるものでしょうか？傷んでいたり、汚れていたりしないでしょうか？そんな材料をそのまま使ってしまっては、せっかくの料理も台無しです。この章では、間違ったデータや不十分なデータを発見して修正したり、分析から除外する手順を紹介します。
　Section 1　不正回答の処理
　Section 2　異常値や入力ミスの発見
　Section 3　不整合の発見　
　Section 4　分析から除外すべきデータ　
第４章　下ごしらえをしましょう　（データの加工）
使用する材料を吟味したら、いよいよ下ごしらえの開始です。データ解析においてはこの下ごしらえがもっとも手間がかかる工程です。ウデを振るう調理や仕上げの盛り付けに比べると地味で大変な作業ですが、華々しい料理もこの下ごしらえがあってこそです。この章では、SPSS でできるさまざまなデータ加工を効率よく行う方法を紹介します。
　Section 1　変数の加工（基本）
　　 　　　　　　　　　　　　　値を置き換える
　　 　　　　　　　　　　　　　値をグループ化する
　　 　　　　　　　　　　　　　値の数をヨコにカウントする
　　 　　　　　　　　　　　　　計算する
　　 　　　　　　　　　　　　　同じケース数のグループに分ける
　　 　　　　　　　　　　　　　ケースに順位をつける
　　 　　　　　　　　　　　　　連続した値に変換する
　　 　　　　　　　　　　　　　欠損値に値を割り当てる
　　 　　　　　　　　　　　　　時系列データを加工する
　Section 2　変数の加工（応用）
　　 　　　　　　　　　　　　　単一の値の入った変数を作成する
　　 　　　　　　　　　　　　　値を反転する
　　 　　　　　　　　　　　　　フィルタ変数を作成する
　　 　　　　　　　　　　　　　ダミー変数を作成する
　　 　　　　　　　　　　　　　条件ごとに異なるグループ化をする
　　 　　　　　　　　　　　　　条件ごとに異なる計算をする
　　 　　　　　　　　　　　　　複数の変数を組み合わせて新しいグループを作る
　Section 3　データファイルの加工
　　 　　　　　　　　　　　　　行と列を入れ替える
　　 　　　　　　　　　　　　　グループごとに集計する
　　 　　　　　　　　　　　　　重複ケースを特定する
　　 　　　　　　　　　　　　　縦持ちのデータを横持ちに変換する
　Section 4　データファイルの結合
　　 　　　　　　　　　　　　　ケースを追加する
　　 　　　　　　　　　　　　　変数を追加する
　Section 5　便利な関数
　Section 6　日付と時刻のデータ加工
第５章　これで準備は万全です　（データの整理と保存）
ようやく下ごしらえが完了しました。大事な材料ですから、料理に取り掛かる前にきちんと整理整頓しておきましょう。手順も考えて整理することで、料理のスピードもアップします。この章では、作成したデータの詳細を確認・記録する方法や、分析しやすいように変数をグループ化する手順、データファイルを保存する方法などを紹介します。
　Section 1　データの整理
　Section 2　データの保存
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