統計復習

　週末から統計の復習を少しずつ進めている。とりあえず、去年統計学の授業で使ったテキスト（「心理学統計の基礎」）を読み直し、やさしい解説書「英語教師のためのデータ分析入門」も読み直す。前者は非常に詳細かつ数学的（？）で、「なんでこの公式を使うのか」といった論理的な説明が多すぎて、私には難解。後者は、そういう統計学の論理をすっとばして、英語教師の視点で書いてくれているから、読みやすくはあるものの、ちょっと解説不足のところもあって、物足りない。
　半分くらい理解はできたけど、いざ自分の研究にapplyしようとすると、「どうすりゃいいんだ？」となってしまう。単純に「××を使えばいい」という研究ではなく、変数がいろいろありすぎて、どの手法を使えば、何が言えるかということが未だわからない。もう1冊読んで、それでも頭混乱状態が続くようなら、質問点を洗い出して統計学の先生に泣きつくしかないかなぁ……。

　午後からは「SPSSとAmosによる心理・調査データ解析」を読む（というか、パラパラとめくる）。こちらは、実際にSPSSを使うためのマニュアル本みたいな要素もあり、実践的。とはいっても、分析手法についての説明などもわりと充実していて、なかなかためになった。因子分析や主成分分析など、私の興味のあるテーマは説明がはしょられてたりして、イマイチだったけど。

　これらの本を読んで認識した私の研究に関する問題点。①質的データと量的データが混在している。因子分析では質的データは取り扱えない。②変数が多すぎる。調べようとしているものがいろいろありすぎるので、もっと的を絞る必要性あり。③やっぱり基本的な統計手法がよく理解できていない。→たとえば……クラスター分析・主成分分析・因子分析のどれを使うのが最も自分の研究に適しているのかが、やっぱりよくわからない！構造方程式モデルになると、更にお手上げ。でも、本当はこれを使うのがいいのかなぁ。因果関係を説明したいし。だけど、質的変数はどうすればいいの？ダミー変数使えば解決するわけ？
　複雑な統計手法を使うのはあきらめて、相関や順位付けなどの単純な数値をあげるだけで終わらせるという手もある。もしくは、因子分析や回帰分析をやってみて、うまくいかなければ、最悪、単純な数値だけをのせる、とか……。