一歩進んだ分析を目指す人にＳＰＳＳのほかＲを含む多数のフリーソフトによる解析手順をしっかり解説。ＡＰＡに準拠した論文への記載例も紹介。
もくじ情報：第１章　ＲＳｔｕｄｉｏの操作とロバスト統計―より現実に即した対処法；第２章　クラスタ分析―データの傾向でグループ化する；第３章　階層線形モデル―階層的データを分析する；第４章　一般化可能性理論―パフォーマンスの信頼性を予測する；第５章　項目応答理論―標本依存と項目依存を克服した測定を実現する；第６章　ノンパラメトリック検定―名義尺度と順序尺度を分析する；第７章　コーパス分析―コーパスツールを用いて語句の出現頻度を比較する；第８章　コレスポンデンス分析―カテゴリ項目間の関係を図で探る；第９章　質的分析―授業観察を分析する；第１０章　テキストマイニング―大量の記述式アンケートを分析する

平井　明代(ヒライ　アキヨ)
２００１年Ｅｄ．Ｄ．（教育学博士、米国テンプル大学）。１９９９年筑波大学現代語・現代文化学系講師。２００２年筑波大学現代語・現代文化学系助教授。２００３年文部科学省海外動向調査在外研究員、文部科学省長期在外研究員（ＵＣＬＡ）などを経て、国立大学法人筑波大学人文社会系教授。専門分野：英語教育学・言語評価論（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）