はじめに
本書のねらい
第1章　統計学の役割を調べる
1.1　記述統計学
1.2　推測統計学
1.3　数量データとカテゴリーデータ
第2章　集団の特色や傾向を基本統計量で調べる
～製品測定値における太さと重さではどちらのバラツキが大きいか～
2.1　基本統計量の種類
2.2　平均値
2.3　中央値
2.4　平均値と中央値の使い分け
2.5　割　合
2.6　割合と平均値の使い分け
2.7　標準偏差
演習1
演習2
第3章　数量データで測定した集団の特色や傾向を度数分布で調べる
～新製品の価格を3万円にした時のシェアは何％見込めるか～
3.1　度数分布表
3.2　ヒストグラム
3.3　度数分布表の階級数、階級幅
3.4　累積相対度数
3.5　パレート図とABC分析
3.6　分布の形状と基本統計量との関係
3.7　正規分布
3.8　分布の「ゆがみ」と「とがり」
演習3
第4章　集団の中における個々のデータの位置を調べる
～野球選手のＩ選手とＭ選手はどちらが優れたバッターか～
4.1　基準値と偏差値
4.2　パーセンタイル
4.3　外れ値
演習4
第5章　統計的推定、統計的検定
～ある田んぼの稲穂の平均粒数を推定する～
～A県とB県ではラーメンの平均価格に違いがあるかを検定～
5.1　母集団と標本
5.2　統計的推定の考え方
5.3　母平均の推定
5.4　母比率の推定
5.5　有限母集団の推定
5.6　何人を調査すればよいか
5.7　母平均の差の検定
5.8　カテゴリー別平均値の比較
5.9　対応のある場合の母平均の差の検定
5.10　母比率の差の検定
演習5
第6章　t分布とp値
6.1　標準正規分布
6.2　t分布
6.3　母平均の差の検定の統計量Tとt分布との関係
6.4　母平均の差の検定の統計量Tとp値との関係
第7章　2つの事柄の関連性を相関分析で調べる
～売上に寄与する要因を見つける～
～店舗前通行量から日々の売上を予測する～
7.1　相関分析の種類
7.2　単相関係数
7.3　データ形態が混在する項目の相関係数
7.4　Excelによる単相関係数の計算方法
7.5　回帰分析
7.6　曲線回帰分析
7.7　当てはまりの精度、決定係数
7.8　Excelによる回帰式の算出方法
7.9　相関比
7.10　Excelによる相関比の算出方法
7.11　クロス集計
7.12　Excelによるクロス集計の計算方法
7.13　クラメール連関係数
7.14　顧客満足度調査（CS調査）
演習6
第8章　多変量解析
8.1　多変量解析の種類・概要
8.2　重回帰分析
8.3　数量化Ⅰ類
8.4　コンジョイント分析
8.5　判別分析
8.6　数量化Ⅱ類
8.7　主成分分析
8.8　因子分析
8.9　数量化Ⅲ類
8.10　クラスター分析
8.11　多変量解析の総括
索　引　①
索　引　②