目次

はじめに

第１章 統計学とは何なのか？
　§1.1 複雑で不確定な現象
(1)まずは始めてみよう
(2)理解したことを言語化してみよう
(3)理解したことの整理
(4)モデル構成の考え方
(5)モデルの構成例と評価
　§1.2 データとしての数値
(1)数値には種類がある
(2)四則演算：加減乗除
(3)データ値の水準

第２章 データの要約
　§2.1 データを並べる
(1)ともかく体験してみよう
(2)平均値を計算
　§2.2 分布のグラフ
(1)度数分布
(2)量的変数の度数分布
(3)度数分布の読み取り
　§2.3 分布特性の統計量
(1)平均値と標準偏差
(2)算出の過程

第３章 変数間の関係を分析
　§3.1 変数のセット化
(1)変数の尺度化
(2)点データ
　§3.2 散布図の読み取り
(1)ともかく並べなおす
(2)具体例の関係分析
　§3.3 因果関係と相関関係
(1)原因の帰属
(2)相関関係とは

第４章 相関と回帰分析
　§4.1 回帰直線
(1)主観の客観化
(2)回帰直線の原理
　§4.2 相関係数
(1)ピアソンの積率相関係数ｒ
(2)自由度
(3)相関係数の有意性
　§4.3 回帰分析
(1)回帰分析のモデル
(2)線形の単回帰式
(3)相関と回帰の意義

第５章 サンプリング
　§5.1 ウォームアップ
(1)投票行動
(2)コンビニの品揃え
　§5.2 複合重層的な集合
(1)全体集合と部分集合
(2)問題の水準
　§5.3 サンプリングとデータ
(1)サンプリングの体験
(2)母集団と標本
(3)平均値を算出
(4)分布の範囲
　§5.4 重回帰分析に向けて
(1)重層構造と水準の誤り
(2)サンプリングと平均値の変動
(3)散布図で可視化
(4)発達現象の可視化

第６章 確率と正規分布
　§6.1 ウォームアップ
(1)分数と小数
(2)不思議ではありませんか
　§6.2 場合の数と確率
(1)数学的確率と統計的確率
(2)順列による場合の数
(3)組み合わせによる場合の数
(4)順列と組み合わせの公式
(5)確率の表現法
(6)確率の基礎定理
(7)素朴な了解とのズレ
　§6.3 確率変数と分布
(1)標本空間
(2)確率分布
　§6.4 大数化と正規分布
(1)大数の法則
(2)乱数表の使い方
(3)正規分布の特性と形状

第７章 理論分布と推定
　§7.1 さまざまな理論分布
　§7.2 母平均の推定

第８章 実験法
　§8.1 研究と仮説
　§8.2 実験デザインと要因配置
　§8.3 実験研究の展開例

第９章 仮説検定：帰無仮説と対立仮説
　§9.1 仮説検定の理法と概念
　§9.2 仮説検定の手順
　§9.3 第１種の過誤と第２種の過誤
　§9.4 両側検定と片側検定
　§9.5 自由度
　§9.6 比較する標本間の関係
　§9.7 差の検定法の種類と適用条件

第10章 ｔ検定：２群の平均値の差を比較
　§10.1 ｔ検定の手順
　§10.2 等分散性の検定
　§10.3 対応のない２群
　§10.4 対応のある２群

第11章 分散分析：３群以上の平均値の差を比較
　§11.1 要因配置
　§11.2 分散分析の手順
　§11.3 一元配置：対応なし
　§11.4 一元配置：対応あり

第12章 名義値の検定：カイ二乗検定
　§12.1 適合度の検定
　§12.2 独立性の検定

第13章 順位値の検定：度数分布による比較
　§13.1 ウィルコクソンの順位和検定
　§13.2 符号検定

今後の学習に向けて