Excelで学ぶやさしい統計学（第2版）

詳細目次

目　次

第0章　統計学の基礎を体験しよう
　0.1　はじめに
　0.2　本書で使用するExcelファイルについて
　0.3　いずこも同じ統計嫌い
　0.4　そもそも統計学とは？
　0.5　統計の基礎を体験しよう

第1章　集計表とグラフを体験する
　1.1　集計表とグラフをものにする
　　1.1.1　大量のデータを生成する
　　1.1.2　集計表（ピボットテーブル）の作成
　　1.1.3　棒グラフの作成
　1.2　連続変数の集計—COUNTIFS関数で集計してグラフを作る
　　1.2.1　標準正規分布に従う乱数の生成
　　1.2.2　標準正規分布に従う乱数を集計しグラフを作る
　1.3　実際のデータによる解析
　　1.3.1　データクリーニングとは
　　1.3.2　アンケートデータの修正
　　1.3.3　アンケートデータの論理的なチェック
　　1.3.4　新規の変数の追加
　　1.3.5　アンケートデータの活用
　　1.3.6　アンケートデータからの棒グラフの作成
　1.4　アンケートデータのグラフ化—連続量のグラフ
　　1.4.1　折れ線グラフの作成
　　1.4.2　棒グラフの作成
　　1.4.3　箱ひげ図でデータの分布を把握する
　1.5　平均と分散の求め方
　　1.5.1　生データから平均値を求める
　　1.5.2　集計表から平均値を求める
　　1.5.3　偏差平方和、分散を求める
　　1.5.4　基本的な方法で分散を求める
　　1.5.5　計算を工夫して分散を求める
　　1.5.6　通常の集計表から分散を求める
　　1.5.7　標準偏差
　　1.5.8　母分散と不偏分散
　　1.5.9　そのほかの統計量

第2章　確率を考える
　2.1　確率とは
　　2.1.1　確率変数と確率分布
　2.2　可能性を考える—順列、組み合わせ、確率
　　2.2.1　順　列
　　2.2.2　組み合わせ
　　2.2.3　Excelの関数による階乗、順列、組み合わせの求め方
　　2.2.4　確率の基礎
　2.3　確率の分布を確かめる
　　2.3.1　超幾何分布とLOTO6
　　2.3.2　ExcelによるLOTO6のシミュレーションの例
　　2.3.3　確率の分布関数を用いた考え方

第3章　分布を考える
　3.1　分布とは
　3.2　分布を体験する演習シートの作成
　　3.2.1　演習シートの操作
　3.3　二項分布を体験する
　　3.3.1　二項分布とは
　　3.3.2　演習シートで二項分布を体験する
　　3.3.3　数式で理解する（二項分布）
　　3.3.4　演習シートで二項分布を体験する
　3.4　ポアソン分布を体験する
　　3.4.1　数式で理解する（ポアソン分布）
　　3.4.2　演習シートでポアソン分布を体験する
　　3.4.3　【例題】ポアソン分布—交通事故死亡者数の発生頻度
　3.5　正規分布を体験する
　　3.5.1　演習シートで正規分布を体験する
　　3.5.2　数式で理解する（正規分布）
　　3.5.3　演習シートで標準正規分布を体験する
　3.6　カイ2乗分布を考える
　　3.6.1　カイ2乗分布とは
　　3.6.2　カイ2乗値とは
　　3.6.3　カイ2乗分布を正規分布より求める
　　3.6.4　演習シートでカイ2乗分布を体験する
　　3.6.5　カイ2乗分布と分割表のばらつき
　　3.6.6　2×2の分割表の演習シート
　　3.6.7　1×4の分割表の演習シート
　3.7　F分布を考える
　　3.7.1　分散の等しさを考える
　　3.7.2　F分布とは
　　3.7.3　演習シートでF分布を体験する
　　3.7.4　演習シートの汎用化

第4章　標本を比較する
　4.1　2つの変数の分布を考える—統計的な仮説検定法
　　4.1.1　統計学的仮説検定の考え方
　　4.1.2　【例題】棄却検定—歩く距離とヒールの高さ
　　4.1.3　両側検定と片側検定
　4.2　データの分布を考える—仲間の中でのあなたの順位
　　4.2.1　正規分布に従う点数データの準備
　　4.2.2　点数の標準化
　　4.2.3　標準正規分布から偏差値、順位へ
　　4.2.4　偏差値を見るときの注意点
　4.3　一部のばらつきから全体のばらつきを求める
　　4.3.1　標本から母集団を推測するには
　　4.3.2　データの準備
　　4.3.3　不偏分散と母分散の関係を体験する
　　4.3.4　分散の分布を体験する
　4.4　平均のばらつきを理解する—平均は1つだけではないの？
　　4.4.1　標本平均と母平均の関係
　　4.4.2　大数の法則を体験する
　　4.4.3　中心極限定理
　　4.4.4　平均に潜む誤差を考える
　4.5　t分布を体感する—少ない標本から母集団を考える
　　4.5.1　標本の分布であるt分布を体感する
　　4.5.2　t 分布の演習シートの作成
　4.6　2 つの平均の和と差の分布—違う2つが1つになって
　　4.6.1　統計学のくせもの、t検定
　　4.6.2　平均の差の性質を理解する
　　4.6.3　演習シートで標本平均を体験する
　4.7　2 つの標本平均を考える—t検定
　　4.7.1　数式の意味を理解する
　　4.7.2　演習シートでt検定を体験する

第5章　違いを考える
　5.1　検定手法を選ぶには？
　　5.1.1　データの種類と性質を押さえよう
　　5.1.2　変数の対応
　　5.1.3　検定手法の選び方
　5.2　等分散の検定
　　5.2.1　BMIのばらつき
　5.3　t 検定
　　5.3.1　t検定をオーソドックスに行う方法
　　5.3.2　t検定をT.TEST関数で行う
　　5.3.3　演習シートで対応のないt検定を体験する
　　5.3.4　対応のあるt 検定
　　5.3.5　演習シートで対応のあるt検定を体験する
　　5.3.6　Welchの検定をオーソドックスに求める方法
　5.4　カイ2乗検定の演習
　　5.4.1　独立性の検定とあてはまりのよさの検定
　　5.4.2　【例題】独立性の検定—イッキ飲み経験の有無と年代の関係
　　5.4.3　2×2の分割表のカイ2乗検定を模式図で体験する
　　5.4.4　【例題】あてはまりのよさの検定（1試料カイ2乗検定）—サッカーの得点差
　　5.4.5　McNemar検定
　　5.4.6　【例題】McNemar検定—勤務中とプライベートでのメイクの違い

第6章　分散分析と回帰分析の実践
　6.1　分散分析を理解する
　　6.1.1　多群を比較する
　　6.1.2　分散分析の概念
　　6.1.3　群間変動を示す変動和を求める
　　6.1.4　郡内変動を表す平方和
　　6.1.5　演習シートで分散分析を体験する
　　6.1.6　平均値の多重比較
　6.2　【例題】分散分析の例題—3つの病院におけるヒールの高さ
　　6.2.1　ヒールの高さに違いはあるか？
　　6.2.2　生データから分散分析を行う
　　6.2.3　箱ひげ図による検討
　6.3　回帰分析とは
　　6.3.1　2つの変数の関係を考える
　　6.3.2　演習シートで回帰分析を体験する
　　6.3.3　かんたんに傾きと切片を求めるための散布図の作成
　　6.3.4　回帰分析の概念
　　6.3.5　回帰係数と切片を求める
　　6.3.6　相関係数
　　6.3.7　回帰分析と分散分析の関係
　　6.3.8　演習シートで相関係数を体験する

第7章　U検定とWilcoxonの符号付順位和検定
　7.1　順位による検定
　　7.1.1　「対応のない順序尺度の検定」と「対応のある順序尺度の検定」
　　7.1.2　順位の性質
　　7.1.3　U検定の概略
　　7.1.4　U検定の詳細
　　7.1.5　U検定を集計表で行う
　　7.1.6　演習シートでU検定を体験する
　7.2　Wilcoxonの符号付順位和検定
　　7.2.1　【例題】少数データでの解析—友人と他人のイッキ飲みに対する印象
　　7.2.2　演習シートでWilcoxonの符号付順位和検定を体験する

あとがき
　初版あとがき
　第2版あとがき

索　引