問題一覧
1
（ ）とは、回収した質問紙の回答を統計ソフトウェアで分析可能にするために、数値や記号等に符号化することである。
コーディング
2
量的変数では、データがとりうるカテゴリー数が広く、分布の散らばりが大きいため、データを（ ）し、結果を単純化した集計結果を表に整理することが多い。
再カテゴリー化
3
最頻値は、データの中で（ ）が最も多い値のことを言う。
度数
4
（ ）とは、データを四つに等分したときの区切りの値を指す。
四分位数
5
（ ）とは、分布が平均値を中心に左右対称からどの程度ゆがんでいるかを示す統計量である。
歪度
6
（ ）とは第１四分位と第２四分位、第３四分位、外れ値を除いた最大値・最小値の範囲を視覚的に把握するために作成するグラフである。
箱ひげ図
7
散布図において「一方が増加すると、他方も増加する」といったデータの分布が右上がりになる関係を（ ）という。
正の相関
8
（ ）とは、主に二つ以上の質的変数（名義尺度・順序尺度）に対する回答の傾向から両者の関係性を把握するための単純集計の方法（表）をいう。
クロス集計表
9
（ ）とは、収集した標本データから母集団の特徴を推測しようとする方法である。
推測統計学
10
（ ）とは、１点の推定値のみで母数を推定することが難しいという課題を解決するために、ある程度幅を持って母数が存在する範囲を示すという方法である
区間推定
11
対立仮説とは、分析実施者が実際に採択したいと考える「差がないとはいえない」「関連がないとはいえない」といった仮説をいい、（ ）とは対立仮説を無に帰する「差はない」「関連はない」といった仮説である。
帰無仮説
12
統計的検定では、標本データから帰無仮説を検証するために、検定統計量と（ ）、有意確立が算出される。
自由度
13
有意確立（ｐ値）はその値が小さいほど（ ）の可能性が少なく、より確からしい差などが認められると解釈できる。
偶然
14
カイ二乗検定では、理論的に予想さえるクロス集計表の度数を（ ）といい、実測値との差から「独立していない」という対立仮説が採択されるか否かの検討を行う。
期待値
15
（ ）とは、独立変数と従属変数を予測式に当てはめ、従属変数に対して独立変数がどの程度の強さが関連し、説明できるかを分析する方法である。
回帰分析
16
（ ）が選択されるのは、調査者が最初に調査テーマの領域の問題を検討する段階や、先駆的なソーシャルワークの実践領域で調査を実施するケースである。
質的調査
17
ソーシャルワークは伝統的に人と（ ）と、その相互接触の場面を対象とし、個人の経験を詳細に理解するためには、「（ ）の中の人」という視座が必須である。
環境
18
質的調査のメリットには（ ）に沿ったデータの整理により、調査対象の変化、因果関係を理解することなどが挙げられる。
時系列
19
質的調査は限定的な調査結果であり、そこから（ ）することが難しいことなどがデメリットとして挙げられる。
一般化
20
（ ）は一つまたは少数の字襟について詳細に調べるもので、特定事例のアセスメントやソーシャルワーカーの教育や研修のツールとして使用されたりする。
事例研究
21
（ ）は対象者の「語る」行為や「語られたもの」をもとに理解を深める手法である。
ナラティブアプローチ
22
（ ）は文化人類学や民俗学の研究手法だが、ソーシャルワークにおいても文化的背景を共有する集団の研究方法として発展してきた。
エスノグラフィー
23
ＴＥＭは複線経路・等時性モデルの通称であるが、（ ）を重視するソーシャルワークにおいてはなじみやすい手法である。
時間やプロセス
24
グラウンデッドセオリーは（ ）を目的とした研究方法である。
理論構築
25
（ ）は、実践的な課題解決と当該領域での理論形成を同時に促進するものである。
アクションリサーチ
26
十分に知られていない領域やテーマを調べるために目的に合った対象者を選ぶ方法を（ ）という。
有意標本抽出
27
サンプリングした調査対象への調査を分析し全体像をつかむ中で、さらに調査目的に分析に近づけるために調査対象を広げていくことを（ ）サンプリングという。
継続的
28
（ ）サンプリングという方法は調査対象領域の特徴を平均的に体現している対象を選出し、領域全体に共通する特徴を描き出すことを目的としている。
典型的
29
（ ）サンプリングとは調査対象領域にいる様々な特徴を持つ対象の中でも、多様性を最大化させるために、最も異なる属性を持つ複数の対象を恣意的に選出する方法である。
最大変異
30
２つの群の平均値に統計的に有意な差の検定において、算出されたｔ値が分布の一定水準を越えて（ ）に入っているとき、帰無仮説が棄却されて対立仮説が採択される。
棄却域
問題一覧
1
（ ）とは、回収した質問紙の回答を統計ソフトウェアで分析可能にするために、数値や記号等に符号化することである。
コーディング
2
量的変数では、データがとりうるカテゴリー数が広く、分布の散らばりが大きいため、データを（ ）し、結果を単純化した集計結果を表に整理することが多い。
再カテゴリー化
3
最頻値は、データの中で（ ）が最も多い値のことを言う。
度数
4
（ ）とは、データを四つに等分したときの区切りの値を指す。
四分位数
5
（ ）とは、分布が平均値を中心に左右対称からどの程度ゆがんでいるかを示す統計量である。
歪度
6
（ ）とは第１四分位と第２四分位、第３四分位、外れ値を除いた最大値・最小値の範囲を視覚的に把握するために作成するグラフである。
箱ひげ図
7
散布図において「一方が増加すると、他方も増加する」といったデータの分布が右上がりになる関係を（ ）という。
正の相関
8
（ ）とは、主に二つ以上の質的変数（名義尺度・順序尺度）に対する回答の傾向から両者の関係性を把握するための単純集計の方法（表）をいう。
クロス集計表
9
（ ）とは、収集した標本データから母集団の特徴を推測しようとする方法である。
推測統計学
10
（ ）とは、１点の推定値のみで母数を推定することが難しいという課題を解決するために、ある程度幅を持って母数が存在する範囲を示すという方法である
区間推定
11
対立仮説とは、分析実施者が実際に採択したいと考える「差がないとはいえない」「関連がないとはいえない」といった仮説をいい、（ ）とは対立仮説を無に帰する「差はない」「関連はない」といった仮説である。
帰無仮説
12
統計的検定では、標本データから帰無仮説を検証するために、検定統計量と（ ）、有意確立が算出される。
自由度
13
有意確立（ｐ値）はその値が小さいほど（ ）の可能性が少なく、より確からしい差などが認められると解釈できる。
偶然
14
カイ二乗検定では、理論的に予想さえるクロス集計表の度数を（ ）といい、実測値との差から「独立していない」という対立仮説が採択されるか否かの検討を行う。
期待値
15
（ ）とは、独立変数と従属変数を予測式に当てはめ、従属変数に対して独立変数がどの程度の強さが関連し、説明できるかを分析する方法である。
回帰分析
16
（ ）が選択されるのは、調査者が最初に調査テーマの領域の問題を検討する段階や、先駆的なソーシャルワークの実践領域で調査を実施するケースである。
質的調査
17
ソーシャルワークは伝統的に人と（ ）と、その相互接触の場面を対象とし、個人の経験を詳細に理解するためには、「（ ）の中の人」という視座が必須である。
環境
18
質的調査のメリットには（ ）に沿ったデータの整理により、調査対象の変化、因果関係を理解することなどが挙げられる。
時系列
19
質的調査は限定的な調査結果であり、そこから（ ）することが難しいことなどがデメリットとして挙げられる。
一般化
20
（ ）は一つまたは少数の字襟について詳細に調べるもので、特定事例のアセスメントやソーシャルワーカーの教育や研修のツールとして使用されたりする。
事例研究
21
（ ）は対象者の「語る」行為や「語られたもの」をもとに理解を深める手法である。
ナラティブアプローチ
22
（ ）は文化人類学や民俗学の研究手法だが、ソーシャルワークにおいても文化的背景を共有する集団の研究方法として発展してきた。
エスノグラフィー
23
ＴＥＭは複線経路・等時性モデルの通称であるが、（ ）を重視するソーシャルワークにおいてはなじみやすい手法である。
時間やプロセス
24
グラウンデッドセオリーは（ ）を目的とした研究方法である。
理論構築
25
（ ）は、実践的な課題解決と当該領域での理論形成を同時に促進するものである。
アクションリサーチ
26
十分に知られていない領域やテーマを調べるために目的に合った対象者を選ぶ方法を（ ）という。
有意標本抽出
27
サンプリングした調査対象への調査を分析し全体像をつかむ中で、さらに調査目的に分析に近づけるために調査対象を広げていくことを（ ）サンプリングという。
継続的
28
（ ）サンプリングという方法は調査対象領域の特徴を平均的に体現している対象を選出し、領域全体に共通する特徴を描き出すことを目的としている。
典型的
29
（ ）サンプリングとは調査対象領域にいる様々な特徴を持つ対象の中でも、多様性を最大化させるために、最も異なる属性を持つ複数の対象を恣意的に選出する方法である。
最大変異
30
２つの群の平均値に統計的に有意な差の検定において、算出されたｔ値が分布の一定水準を越えて（ ）に入っているとき、帰無仮説が棄却されて対立仮説が採択される。
棄却域