使い方

「js-STARの教科書 XR＋対応版」へのリンクです（外部サイトnoteへ飛びます）。

#01 ～はじめに
#02 ～1．js-STARの導入(1)　js-STARとは
#03 ～1．js-STARの導入(2)　js-STARを用意する・利用上の注意
#04 ～2．覚えておきたい基本機能(1)　js-STARの画面構成
#05 ～2．覚えておきたい基本機能(2)　データ形式・セルへの数値入力
#06 ～2．覚えておきたい基本機能(3)　表計算ソフトからの貼り付け
#07 ～2．覚えておきたい基本機能(4)　データの消去・乱数コマンドで乱数発生
#08 ～2．覚えておきたい基本機能(5)　ファイル読込
#09 ～2．覚えておきたい基本機能(6)　結果データの保存
#10 ～2．覚えておきたい基本機能(7)　結果の活用・少し高度なデータ活用
#11 ～3．度数の検定(1)　度数の検定の基本
#12 ～3．度数の検定(2)　１×２表（正確二項検定）
#13 ～3．度数の検定(3)　１×２表：母比率不等
#14 ～3．度数の検定(4)　２×２表（Fisher's exact test）
#15 ～3．度数の検定(5)　ｉ×ｊ表（カイ二乗検定）
#16 ～3．度数の検定(6)　１×ｊ表（カイ二乗検定）
#17 ～3．度数の検定(7) ２×２×Ｋ表（層化解析）
#18 ～3．度数の検定(8)　自動評価検定１×２（グレード付与）
#19 ～3．度数の検定(9)　自動集計検定２×２（連関の探索）
#20 ～3．度数の検定(10)　対応のある度数の検定（マクネマー検定・Q検定）１×ｊ表（カイ二乗検定）
#21 ～3．度数の検定(11)　一括代入とスタック形式を極める
#22 ～7．ｔ検定(1)　ｔ検定の基本・データ形式
#23 ～4．ｔ検定(2)　ｔ検定（参加者間）
#24 ～4．ｔ検定(3)　ｔ検定（参加者内）
#25 ～5．分散分析(1)　分散分析の基本・データ形式・基本的な画面構成
#26 ～5．分散分析(2)　１要因分散分析
#27 ～5．分散分析(3)　２要因分散分析
#28 ～5．分散分析(3)　３要因分散分析
#29 ～5．分散分析(4)　グラフを極める
#30 ～6．Rの導入
#31 ～7．多変量解析(1)　多変量解析の基本・データ形式・基本的な画面構成
#32 ～7．多変量解析(2)　相関係数の計算と検定
#33 ～7．多変量解析(3)　回帰分析
#34 ～7．多変量解析(4)　因子分析
#35 ～7．多変量解析(5)　クラスタ分析
#36 ～7．多変量解析(6)　ＳＥＭ(共分散構造分析)
#37 ～7．多変量解析(7)　尺度開発／項目分析（α係数ほか）
#38 ～8．ノンパラメトリック法(1)　ノンパラメトリック法の基本・データ形式・基本的な画面構成
#39 ～8．ノンパラメトリック法(2)　データに対応のない場合
#40 ～8．ノンパラメトリック法(3)　データに対応のある場合
#41 ～9．ユーティリティ(1)　ユーティリティの基本
#42 ～9．ユーティリティ(2)　乱数発生
#43 ～9．ユーティリティ(3)　階層化集計
#45 ～9．ユーティリティ(5)　逆転項目処理
#47 ～9．ユーティリティ(7)　タブ･スペース変換
#48 ～9．ユーティリティ(8)　度数集計 / 基本統計量
#49 ～9．ユーティリティ(9)　データマージ
#50 ～9．ユーティリティ(10)　クロス集計
#51 ～9．ユーティリティ(11)　無作為化抽出
#52 ～10．シミュレーション(1)　シミュレーションの基本
#53 ～10．シミュレーション(2)　１×２表（正確二項検定）
#54 ～10．シミュレーション(3)　１×２表（二項検定 / BF分析）
#55 ～10．シミュレーション(4)　１×Ｊ表（カイ二乗検定）
#56 ～10．シミュレーション(5)　平均と標準偏差
#57 ～10．シミュレーション(6)　ｔ検定・Ａｓ(参加者間)
#58 ～10．シミュレーション(7)　ＡＢｓ(２要因参加者間)
#59 ～10．シミュレーション(8)　相関係数計算
#60 ～11．js-STARアプリ版
#61 ～12．参考書籍
#62 ～PDFダウンロード