いくつ心あたりがある？チェックリストで確認しよう！

1章 本書を読む前に

1-1 いわれるがままを脱しよう

1-2 実験で使うとこだけおさえよう！

2章 検定前の「研究者としての心構え」とは？

2-1 あなたの研究対象は標本か母集団か？　研究者は母集団を意識すべき！

2-2 妥当な標本の大きさnとは？　標本の大きさnは多い方が有意差はでやすい

2-3 妥当な群数は？　群数はできるだけ少ない方が有意差はでやすい

2-4 データの特徴は？　平均値とバラツキに注目せよ！

2-5 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本

2-6 標本データの平均値を考える意味

2-7 「実験→統計」ではいけない　統計検定を考慮して実験計画を立てることが本来は基本

2-8 自分の測定誤差を知っているか？　測定誤差があると検定する意味がない！

2-9 有効数字を考える

2-10 外れ値を考える　実験での現実的な対処手順

2-11 実験計画を立てるときのルール

3章 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）はどう違うのか？

3-1 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）の違いをマスターしよう！

3-2 標準偏差（SD）を理解する①　母集団の母平均，母分散，母標準偏差を理解する

3-3 標準偏差（SD）を理解する②　標本平均，標本分散，標本標準偏差を理解する

3-4 標準偏差（SD）を理解する③　不偏分散，不偏標準偏差を理解する

3-5 平均値±SD（不偏標準偏差）は何を意味しているのか？

3-6 研究者は平均値±SDで何を表現したいのか？

3-7 標準誤差（SE）を理解する

3-8 t分布を理解する　標本の大きさによりt分布の形は異なってくる

3-9 研究者は平均値±SEで何を表現したいのか？

3-10平均値±SDと平均値±SEの使い分けは？

4章 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定のどちらを使うべきか？

4-1 パラメトリック検定とは？

4-2 ノンパラメトリック検定とは？

4-3 正規性の検定とは？　正規性の検定で正規分布しているかどうかは判断できない？

4-4 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定どちらを使うべきか？　どちらも使える！

第1巻をおえて

付録　本書で使用した記号と意味

参考図書