はじめに
付属CD-ROMについて
第1部　JMPではじめるデータ解析
第1章　JMPとは何か
1.1　JMPについて
1.2　JMPの主な特徴
Column JMPと書いてJUMPと読むのココロ
1.3　EDAとは
1.4　JMPのどこが「探索的」か
Column データ解析のプロにJMPを語ってもらう
第2章　JMPを体験する
2.1　ビッグクラスを使う
2.2　名義尺度
2.3　順序尺度
2.4　連続尺度
第3章　一変量の分布
3.1　一変量の選択
3.2　新規の列の追加
3.3　計算式エディタの利用
3.4　ラベルの使用
3.5　手のひらツールの使用
3.6　注釈ツールの使用
第4章　二変量の分布
4.1　「二変量の関係」を選択する
4.2　グラフの作成
第2部　JMPで納得する統計の基礎
第5章　データテーブルの作成
5.1　はじめに
5.2　キーボードから入力する方法
Column 付録のJMP5J体験版で入力する方法
5.3　Excelからデータを移送する方法
5.4　計算式を利用してつくる方法
第6章　分布
6.1　確率分布を考える
6.1.1　はじめに
6.1.2　過去のデータの分布
6.1.3　理論分布の確認
6.1.4　パレート図の応用
6.2　正規分布を考える
6.2.1　正規分布に従うデータの分布を考える　中学受験と偏差値
6.2.2　点数の標準化
6.2.3　標準得点から偏差値へ
6.3　正規分布と棄却検定法
6.3.1　はじめに
6.3.2　正規分布をグラフに描く
6.3.3　標準正規分布での検討
6.3.4　2つの変数の分布を考える　棄却検定法
6.3.5　身近な例　女性のヒールの高さ
6.3.6　両側検定と片側検定
6.3.7　分布の位置関係と一種の誤差、二種の誤差を体験する
6.4　平均から不偏分散までを体験する
6.4.1　はじめに
6.4.2　統計の基本用語
6.4.3　データの準備
6.4.4　平均、偏差平方から母集団の分散へ
6.4.5　標本の分散を考える
6.4.6　標本数を少なくする
第7章　標本
7.1　標本と母集団の大事な関係
7.1.1　はじめに
7.1.2　平均値のばらつきを考える
7.1.3　母集団の分布と平均値の分布
Column 中心極限定理はすごい
7.1.4　平均に潜む誤差を考える
7.2　標本から母集団を考える━t分布を体感する
7.2.1　はじめに
7.2.2　データの準備
7.2.3　t分布を求める
7.2.4　t分布と標準正規分布
7.2.5　重ね合わせプロットによるt分布と標準正規分布の表示
7.2.6　スクリプトによるt分布と標準正規分布の表示
第8章　検定
8.1　平均の差の分布からt検定へ
8.1.1　はじめに
8.1.2　平均の差の性質を理解する
8.1.3　標本の分散
8.1.4　2つの標本平均の比較を考える前に
8.1.5　平均の差での分布の考え方
8.1.6　平均の差の標準誤差（SE）を求める
8.1.7　標準誤差（SE）を用いて平均の差を検討する
8.2　等分散の検定と平均値の差の検定
8.2.1　はじめに
8.2.2　分散が等しいか否かを検討するには
8.2.3　等分散の検定を体験する
8.2.4　分散が等しいと見なせる場合
8.2.5　等分散の検定について
8.3　分散分析を理解する
8.3.1　はじめに
8.3.2　分散分析の概念
8.3.3　分散分析の実際
8.3.4　平均値の多重比較
8.4　回帰分析とは
8.4.1　はじめに
8.4.2　回帰分析の概念
8.4.3　回帰分析の出力
8.4.4　その他
8.5　カイ2乗分布を考える
8.5.1　はじめに
8.5.2　独立性を考える
8.5.3　正規分布よりカイ2乗分布を求める
8.5.4　カイ2乗分布のグラフをつくる
8.5.5　カイ2乗分布と分割表のばらつき
8.6　ノンパラメトリック検定の概要
8.6.1　はじめに
8.6.2　順位の性質を確認する
8.6.3　U検定の概略
8.6.4　U検定の詳しい説明
8.6.5　実際にU検定の数表を求めてみる
第3部　JMPで体験する統計解析
第9章　実際のデータの取り扱い
9.1　理想と現実の調査
9.1.1　はじめに
9.1.2　データクリーニングの例
9.1.3　一変量のグラフの作成
9.1.4　グラフ上でデータを選択して移動する
9.1.5　グラフの表示を変える
9.1.6　データを置換する
9.1.7　ラベルを表示し異常なデータを検討する
9.1.8　グラフの幅を変えて変数分布を検討する
9.1.9　サブセットの抽出
9.1.10　印刷にあたって
9.2　ネット犯罪データの解析
9.2.1　はじめに
9.2.2　WEB110とは
9.2.3　サンプルの概要
9.2.4　トラブルの概要
9.2.5　1999年度のサンプルの解析
9.2.6　年度によるトラブルの変化
Column 自己防衛教育の抜粋
9.3　宝くじの取り扱い
9.3.1　はじめに
9.3.2　ナンバーズ3とは
9.3.3　ミニを検討
9.3.4　割合の検定
9.3.5　賞金を考える
9.3.6　例数を多くしたら
9.3.7　下2桁の出現に法則性はあるか
9.3.8　すでに必勝法は開発されたか
第10章　二変量の関係
10.1　心理状態によるヒールの高さの変化
10.1.1 はじめに
10.1.2 対象と方法
10.1.3 新おしゃれ度とヒールの高さ
10.1.4 改まった時のヒールの高さ
10.1.5 シチュエーションによるヒールの高さ
10.2　アンケート回答を科学する━本当の体重は
10.2.1 はじめに
10.2.2 町で答える体重と本当の体重
10.2.3 体重の大小による解析
10.2.4 理想の体重と本当の体重
10.3　学生は高校で何を学んでくるか
10.3.1 はじめに
10.3.2 データの説明
10.3.3 操作
10.3.4 対応分析の実施
10.3.5 データの解釈
10.4　企業の求める大学生とは
10.4.1 はじめに　企業が学生に求める素質は何か
10.4.2 データテーブルの作成
10.4.3 散布図の作成
10.4.4 注釈ツールの利用
10.4.5 結果の解釈
10.5　アルコールの代謝できない体質とは
10.5.1 はじめに
10.5.2 アルコールを飲んで悪酔いするのは生まれつき？
10.5.3 アルコールの代謝のタイプとエタノールパッチテスト
10.5.4 調査の実施と課題
第11章 ノンパラメトリック
11.1　まち時間の解析
11.1.1 はじめに
11.1.2 対象と方法
11.1.3 ノンパラメトリック検定で「ちょっとまって」を比較する
11.1.4 3種類の「ちょっとまって」を比較する
11.1.5 外れ値と年齢の関係を見る
11.1.6 変数の分布が正規分布というには
11.1.7 正規分布の検定をするには
11.2　セクハラに対する拒絶の度合い
11.2.1 はじめに
11.2.2 データの説明
11.2.3 解析結果
11.2.4 具体的行動と拒絶度の関係
第4部　JMPで実践する統計解析
第12章 商品開発のプランニング
12.1　ワインの新商品開発
12.1.1 定量調査と定性調査
12.1.2 ワインに関する定量調査
12.1.3 ワインに関する定量調査のデータマイニング
12.1.4 ワインに関する定性調査
12.1.5 ワインに関する定性調査から因果関係を把握する
12.2　アトリウムの印象評価データの解析
12.2.1 はじめに
12.2.2 データの概要
12.2.3 データの入力
12.2.4 「一変量の分布」で評定値の分布を観察する
12.2.5 多次元的にデータを眺める
12.2.6 主成分分析によるバイプロット表示
Column 補足：「主成分分析」レポート（図12.92）の見方
12.2.7 バイプロットの活用
12.3　住民意識調査で得られた非定型自由文データの分析
12.3.1 はじめに
12.3.2 データの概要
12.3.3 非定型自由文の回答例
12.3.4 分析方針
12.3.5 茶筌による形態素データの作成
12.3.6 形態素データと他の設問のデータの結合
12.3.7 分析対象とする語句の絞り込み
参考文献
索　引