はじめに
推測統計学と本書で学ぶこと
第1章　データの整理　―記述統計学―
1.1　記述統計学と測定尺度
データの整理法
測定尺度①　―量的データ―
測定尺度②　―質的データ―
1.2　度数分布表とヒストグラム
度数分布表の作成
ヒストグラムの作成
1.3　代表値①　―平均―
算術平均
加重平均
幾何平均
移動平均
1.4　代表値②　―バラツキの指標―
分散と標準偏差
変動係数
1.5　質的データの代表値
1.6　相関係数　―2 つの変量の関係―
トピックス① 　相関と回帰　―ゴールトン―
章末問題
第2章　確率分布
2.1　確率分布
確率分布とは
主な確率分布
2.2　二項分布から正規分布へ
正規分布とは
二項分布とベルヌーイ試行
正規分布への近似
トピックス② 　正規分布の発見　―ド・モアブル―
2.3　正規分布の便利な性質
2.4　標準化と偏差値
2.5　正規分布に関する統計量とポアソン分布
歪度と尖度
ポアソン分布
分布表（確率表・数値表）の使い方
章末問題
第3章　不偏推定量と標本分布　―推測統計学―
3.1　推測統計学
トピックス③ 　母集団とユニバース
3.2　統計記号と不偏推定量
記号の整理
不偏推定量
3.3　平均の標本分布
3.4　標本分布のバラツキ
3.5　まとめと標本平均の標準化
3.6　自由度
章末問題
第4章　信頼区間の推定
4.1　大数の法則と中心極限定理
大数の法則
中心極限定理
4.2　信頼区間の推定の基礎
4.3　正規分布による区間推定　―母分散が既知もしくは大標本の場合―
4.4　t 分布による区間推定　―母分散が未知で小標本の場合―
トピックス④ 　t 分布の発見　―ゴセット―
t 分布の特徴
信頼区間の推定手順
4.5　母比率の信頼区間の推定
選挙速報で開票前から「当確」が出る仕組み
標本サイズの決め方
章末問題
第5章　χ2 分布とF 分布
5.1　χ2 分布
5.2　母分散の区間推定
5.3　F 分布
5.4　特別なF 値
F 値が2 つの不偏分散の比になる場合
F 値とt 値の関係
章末問題
第6章　検定の基本
6.1　検定の概要
6.2　仮説の設定
帰無仮説の設定
対立仮説の設定
6.3　仮説の検定
定数と平均との差の検定
有意水準と検出力
6.4　標準正規分布やt 分布の利用
トピックス⑤ 　新種の発見
章末問題
第7章　2 群の平均の差の検定
7.1　最もよく使われる検定手法
7.2　対応関係
7.3 仮説設定と検定統計量　―対応のない2 群の差―
仮説の設定
検定統計量①　―母分散が既知か大標本の場合―
検定統計量②　―母分散が未知で小標本の場合―
仮説の検定
7.4　対応のある2 群の差の検定
母分散が未知で小標本の場合
検定の前提条件
7.5　等分散の検定
F 分布の利用
検定の原理
7.6　両側検定と片側検定
章末問題
第8章　分散分析
8.1　多群の差の検定と実験計画法
8.2　一元配置分散分析
8.3　分散分析の検定
検定統計量
仮説の検定
8.4　対応のある多群の一元配置分散分析
8.5　二元配置以上の分散分析
要因が2つ以上ある場合
交互作用
トピックス⑥ 　実験計画法と分散分析の歴史　―フィッシャー ―
章末問題
第9章　多重比較法
9.1　多重比較と多重性の問題
9.2　多重性の調整法①　―分布の調整―
スチューデント化された範囲のq 分布
Tukey の方法
9.3　多重性の調整法②　―検定統計量と有意水準の調整―
9.4　最適な多重比較法の選び方
正規性の仮定と比較対象
等分散の仮定
標本サイズの条件とステップワイズ法
分散分析と対応関係
章末問題
第10章　実験計画法
10.1　フィッシャーの三大原則
局所管理（小分け）の原則
繰り返し（反復）の原則
無作為化（ランダム化）の原則
乱塊法
10.2　実験の効率化
直交配列表
直交配列表の分析事例　―L8 直交配列表―
トピックス⑦ 　直交計画と品質工学
10.3　コンジョイント分析
直交計画の現状とコンジョイント分析
コンジョイント分析の事例
章末問題
第11章　カテゴリデータの検定　―ノンパラメトリック手法①―
11.1　正規分布が仮定できないデータの検定
11.2　いろいろなノンパラメトリック手法
11.3　ピアソンのχ2 検定（独立性の検定）
クロス集計表の検定
検定統計量
独立性の仮説検定
11.4　クラメールの連関係数
カテゴリデータ版の相関係数
連関係数を求める意味
11.5　適合度の検定
トピックス⑧ 　記述統計学の父　―ピアソン―
章末問題
第12章　順位データの検定　―ノンパラメトリック手法②―
12.1　マン・ホイットニーのU 検定
順位データの検定
検定統計量のU 計算
小標本の検定方法
大標本の検定方法
12.2　順位データ検定の注意点
2 群のバラツキの検定
パラメトリック手法との併用
最適なノンパラの選び方
トピックス⑨ 　ノンパラメトリック手法の誕生　―ウィルコクソン―
章末問題
第13章　重回帰分析　―多変量解析①―
13.1　多変量解析の種類
外的基準の有無による分類
外的基準のある多変量解析
外的基準のない多変量解析
その他の多変量解析
多変量解析の選び方
13.2　重回帰分析
分析事例
結果の読み方
13.3　回帰分析の理論　―最小二乗法―
トピックス⑩ 　最小二乗法は誰が発見した？　―ガウスとルジャンドル―
13.4　重回帰分析の注意点　―説明変数の選び方―
トピックス⑪ 　実験系の論文ではあまり見かけない理由
章末問題
第14章　主成分分析と因子分析　―多変量解析②―
14.1　似て非なる主成分分析と因子分析
基本的概念の違い
事例での違いの確認
実践における使い分け方
14.2　主成分分析
それは経済学から生まれた
主成分分析の理論
14.3　実際に使ってみよう！
使用するデータ
トピックス⑫ 　農林業センサス
分析の実施
結果の解釈
トピックス⑬ 　主成分はいくつまで使用（解釈）すべきか？
主成分得点の利用　―順位付け・分類・2 次利用―
14.4 因子分析　―その違いは「回転」にあり？―
因子分析の理論
因子分析の手順
得点の利用事例紹介（主成分分析も含めて）
章末問題
第15章　判別分析とクラスター分析　―多変量解析③―
15.1　判別分析
判別分析とクラスター分析の違い
事例イメージ
判別関数の推定
研究事例
15.2　クラスター分析
クラスター分析の種類
クラスター分析の事例　―産業構造による関東1 都6 県の分類―
章末問題
章末問題解答
付録　統計数値表（分布表）と手法選択フローチャートおよびギリシャ文字一覧
I　標準正規（z）分布表
II　t 分布表
III　χ2 分布表
IV　F 分布表 上位確率5％
V　 F 分布表 上位確率1％
VI　スチューデント化された範囲のq 分布表
VII　マン・ホイットニーのU 検定表
VIII　多重比較法の選び方フローチャート
IX　ノンパラメトリック手法の選び方フローチャート
X　多変量解析の選び方フローチャート
XI　ギリシャ文字一覧
参考文献
おわりに
索引