統計的な手法は研究結果を解釈するのに､必須な技術であり､最近統計解析プログラムがマウスとアイコンによって簡単な操作で行えるようになってきた｡本学でもパーソナルコンピュータに統計ソフトの代表的なものの一つであるＳＰＳＳが導入されている｡この講習会ではこのソフトを用いて統計解析の基本的な使用法とデータに応じた､解析方法について分担して解説実習をおこなう｡

1．ＳＰＳＳに慣れる｡
　ＳＰＳＳの起動方法及びデータの入力方法を解説する｡出力方法や､データの保存､他ソフトへの書き出しについてもふれる｡

2．ＳＰＳＳのデータタイプと欠損値
　統計ではデータのタイプにより分析方法が異なる｡データは主に文字､数値の2つに分かれ､数値は連続変数及びカテゴリー変数に区分される｡それぞれの変数の意味と､解析上の注意事項について解析する｡また､多数のデータには必ず､本来認められない答えや､無回答などがある｡こうしたデータをふくむ情報を解析するには､欠損値という考え方を導入する｡SPSSにおける､欠損値の定義方法及び欠損値の扱い方について説明する｡

3．基本集計
　データの特性を明らかにするには基本集計表を作成することが効果的である｡基集計には頻度表及び平均値の集計がある｡それぞれの集計方法について､統計量の読み方を解説する｡標準偏差､及び標準誤差95%信頼区間についても解説する｡

4．データの変換及び計算
　実際の集計では､連続変数をカテゴリー変数に変換したり､カテゴリーの集約を行ってデータの解析を行うことが多い｡ここでは､変数の変換方法をSPSSに基づいて解説する｡

5．カテゴリー別基本集計
　データを集計するにはまず､基本的な属性ごとの集計表を作製する必要がある｡この際にデータの変換を用いて､カテゴリーを作製する｡カテゴリー変数の作製からこれを用いた集計方法を解説する｡

6．分散分析
　連続型のデータを解析する場合､分散分析の手法を理解しておくとわかりやすい｡分散分析の考え方と実際の手法について解説する｡分散分析は3群以上でも同時に検定でき､重回帰分析にも発展させることができる自由度の高い検定法である｡

7．χ²検定
　カテゴリー型の変数の場合にはχ²検定を用いることが多い｡検定法の意味と方法について解説する｡