第１章 統計的にモノを見るとは
第１話 統計的にモノを見るとは？ ─ 数字にだまされないために
第２話 サ ンプルは母集団を代表しているか？─ 「無回答による偏り」を中心に
第３話 全 数調査と抽出調査─ 厚生労働省「毎月勤労統計問題」報道の問題点を例に
第２章 割り算がからんだ数値はくせもの
第４話 率の弱点 ─ 割る数（分母）が小さいと当てにならない
第５話 割り算がからんだ数値にはご用心 ─ まずは分子と分母の確認を！
第６話 意 味をなさない％データ─ 児童虐待相談虐待者別構成割合の年次推移を例に
第３章 こんな実験は要注意
第７話 偽薬効果 ─ 比較対照のない実験結果は信じてはいけない
第８話 小さなサンプルサイズの問題点 ─ ランダム化で生まれる偏り
第９話 反復体の独立性と偽反復 ─ 反復しているようでしていない⁈
第10話 偽反復の罠 ─ あなたも陥っていませんか？
第４章 相関、因果と隠れた変数
第11話 相関と因果 ─ 相関があるから因果関係があるとは限らない
第12話 相関と交絡 ─ 二つ以上の変数の影響が区別できないこともある
第13話 簡 単な「表」でも隠れた変数を考えよう─ シンプソンのパラドックスを例に
第５章 ビッグデータの落とし穴
第14話 ビ ッグデータの落とし穴─ 偏ったデータからは偏った結果しか生まれない
第15話 Ａ Ｉの時代だからこそ求められるもの─ データの質とデータサイエンティストの倫理
第６章 統計検定の考え方を理解する
第16話 統計検定の考え方とは？ ─p値って何？ 統計的有意差って何？
第17話 統計検定と確率 ─ なぜ確率という考えが必要となるのか
第18話 統 計検定の限界─ 「効果あり」と断定はできないし、「効果なし」ともいえない
第19話 統計的有意差と生物学的重要性 ─ ふたつは別物
第７章 もっと知りたい方のために（研究者もしている間違い）
第20話 外れ値をどうするか？ ─ 正当な理由なしに除外してはいけない
第21話 ピアソンの相関係数r ─ 散布図をまず見ることが大切
第22話 数 値のカテゴリーへの変換には要注意─ 変換しないに越したことはない
第23話 数 打ちゃ当たる統計的有意差とＱＲＰ─ あなたもやっていませんか？
第24話 統 計的有意差の誤用─ 有意差の差を効果の差の判定に使ってはいけない
