【内容目次】
1　統計の基礎
　1．なぜ「統計」が必要なのか
　2．統計解析手法を選択する2つの手順
　　■何がしたいのか？
　　■扱うデータの尺度は何か？
　　■パラメトリック検定の2つのハードル
　　コラム　データ数の基準25について
　　■検定手法を選択するために
　3．母集団と標本
　4．記述統計学と推測統計学
　　■推測統計学とバイアス
　　コラム　方法の違い，結果の違い
2　データの要約
　1．データの要約とは？
　2．データの視覚的要約
　　■視覚的要約の方法
　例題1）ドットプロットを作成する
　例題2）度数分布表とヒストグラムを作成する
　　■ドットプロットとヒストグラムの使い分け
　3．データの数値的要約
　例題3）基本統計量を算出する
　4．標準偏差つき棒グラフと箱ひげ図
3　2群のパラメトリック検定
　1．統計的検討とは？
　　■証明は否定で
　　■統計的検定の考え方
　2．外れ値をみつける
　　■グラブス・スミルノフ棄却検定を使った外れ値のみつけ方
　　■グラブス・スミルノフ棄却検定の仕組み
　　■外れ値を客観的に評価する方法
　例題1）グラブス・スミルノフ棄却検定を行う
　3．2群の差のパラメトリック検定
　　■2群の差の検定─検定方法の選び方─
　　■対応の有無
　　■対応のないt検定
　　■対応のあるt検定
　例題2）対応のあるt検定を行う
　例題3）対応のないt検定を行う
　　■対応のないt検定は分散の性質で使い分ける
　　■等分散と非等分散
4　3群のパラメトリック検定
　1．3群以上の群間に差があるかを知る方法
　2．分散分析と多重比較の意味
　3．分散分析
　　■主効果
　　■交互作用
　4．多重比較
　例題1）一元配置分散分析を行う
　例題2）一元配置分散分析反復測定を行う
　例題3）繰り返しのある二元配置分散分析を行う
　例題4）繰り返しのある二元配置分散分析反復測定を行う
5　ノンパラメトリック検定
　1．ノンパラメトリック検定とは？
　2．順序尺度の検定
　例題1）マン・ホイットニーのU検定を行う
　例題2）ウィルコクスンの符号付順位検定を行う
　例題3）クラスカル・ウォリス検定を行う
　例題4）フリードマン検定を行う
　3．名義尺度の検定：カイ2乗検定，フィッシャーの直接確率法
　例題5）カイ2乗検定の「適合度の検定」を行う
　　■要因が1つの場合：適合度の検定
　例題6）カイ2乗検定の「独立性の検定」を行う
　　■要因が2つの場合：独立性の検定，フィッシャーの直接確率法
　　コラム　そんなに統計は偉いのか
6　相関と回帰
　1．相関と回帰
　2．相　関
　　■相関係数
　　■相関分析の種類
　　■相関分析の注意点
　3．回　帰
　例題1）相関分析を行う
　　コラム　寄与率（決定係数）
　例題1─続編）回帰分析を行う
　例題2）スピアマンの順位相関係数を求める
7　多変量解析─重回帰分析とロジスティック回帰分析─
　1．多変量解析の種類
　2．重回帰分析と判別分析，ロジスティック回帰分析
　3．回帰分析と重回帰分析
　4．重回帰分析の適用例
　　■貢献度を調べる
　　■名義尺度をダミー変数化する
　例題1）重回帰分析を行う
　　■重回帰式使用上の注意点
　5．ロジスティック回帰分析の適用例
　　■貢献度を調べる
　例題2）ロジスティック回帰分析を行う
　　■重回帰分析，ロジスティック回帰分析使用上の注意点
付録　図表の作成方法
　2群のパラメトリック検定で用いる図
　3群以上のパラメトリック検定で用いる図
　2因子のパラメトリック検定で用いる図
　ノンパラメトリック検定で用いる図
　Microsoft Excelを用いた折れ線グラフの作図
　相関と回帰で用いる図
　多変量解析で用いる表
索　引