目次

はしがき

序　章　統計学は「説明のための技術」である


　第Ⅰ部　データの整理とその特徴の読み取り

第１章　データに含まれる不確実性を「見える化」する――度数分布表とヒストグラム
　１ データを読み解く
　２ データの分布特性を「見える化」する
　Column１ 自動車の燃費規制は車両重量を増加させるのか

第２章　誰もが知ってる平均値――中心の尺度
　１ 統計学における代表値の役割
　２ 中心を表す３つの代表値
　Column２ 平均値はヒストグラムをバランスさせる――重心

第３章　標準偏差（S.D.）はとても大事な統計値――バラつきの尺度
　１ データのバラつき具合を捉えたい
　２ 標準偏差で何が分かるのか
　Column
　　３ 偏差だけでは，全体のバラつきを表せない――数学コラム１
　　４ 偏差値の平均と標準偏差――数学コラム２
　　５ チェビシェフの不等式――数学コラム３

第４章　世の中は正規分布だらけ――最もよく見かける分布の形
　１ 「正規分布」って，聞いたことはあるけれど……
　２ 正規分布を使って何ができるのか
　３ 標準正規分布
　Column６ フランスの徴兵制度における不正


　第Ⅱ部　推測統計――大標本のケース

第５章　入手したデータの背後にあるもの――「部分」から「全体」を推測する
　１ 1,800万世帯の行動を，たった900世帯から推測する
　２ 回答者の選び方が大切
　Column７ 世の中の標本調査は，どれくらい信頼できるのか

第６章　統計的推論に不可欠な分布――標本分布を理解しよう
　１ 母集団から出てきたデータの分布
　２ もし何度も標本をとることができるなら
　３ 標本分布のバラつきの程度をどのように評価するのか
　Column８ 標準偏差の推定量

第７章　正解はこのあたりなのか――母平均の区間推定
　１ 日常的に使われる「点推定」と，あまり使われない「区間推定｣
　２ 実際に区間推定をしてみる
　３ 区間推定の的中率
　Column９ ＭＰＧイリュージョン

第８章　本当に差はあるのか――仮説検定の基本
　１ こうなってほしくない結果を否定する
　２ 棄却されずに残った母数の集まりが信頼区間
　Column10 有意差と有意水準

第９章　ふんわりアクセルは燃費を向上させるのか――２グループの平均の差の検定
　１ ２グループの差を客観的に検証する
　２ 実際に差があるのか検定してみる
　Column11 ランダム化比較実験


　第Ⅲ部　推計統計――小標本のケース

第10章　どのくらいバラつきそうか――カイ２乗分布と母分散の区間推定
　１ もう１つのバラつきの指標
　２ 母分散を推定してみる
　Column12 統計量Vはどうして自由度（n－1）のカイ２乗分布に従うのか

第11章　入手できるデータが少ないときの分布――t分布
　１ データが少なくても統計的推論はできる
　２ T統計量とt分布
　３ T統計量を使った「区間検定」と「仮説推定｣
　Column13 「t分布」を発見したのは，ギネスビール社の社員

第12章　データが少なくても比較はできる――２グループの平均の差の検定
　１ 標本データが少ない場合は「t分布」を使う
　２ ２グループの平均の差の検定――「対応なし」の場合
　３ ２グループの平均の差の検定――「対応あり」の場合
　Column14 平均の差の検定における注意点――等分散性


終　章　むすびにかえて

付表１　カイ２乗分布表
付表２　t分布表
索　　引