はじめに―改訂によせて

いくつ心あたりがある？ チェックリストで確認しよう！

本書で使用した記号と意味

1章　本書を読む前に

1-1　以下を理解していれば本書を読む必要はないかも

1-2　統計のキホンを理解しよう

1-3　いわれるがままを脱しよう

1-4　実験で使うとこだけ押さえよう！

2章　検定前の「研究者としての心構え」とは？

2-1　研究者が押さえるべきポイントは？

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

2-3　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！

2-4　無作為抽出（ランダムサンプリング）してる？

2-5　妥当な標本の大きさnとは？
標本の大きさnは大きいほうが有意差は出やすいが……

2-6　各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本

2-7　妥当な群数は？
群数はできるだけ少ないほうが有意差は出やすい

2-8　標本平均を考える意味

2-9　データの特徴は？
標本平均とバラツキに注目せよ！

2-10　自分の測定誤差を知ってる？
測定誤差が大きいと検定する意味がない！

2-11　有効数字を無視してない？

2-12　外れ値はどうする？
実験での現実的な対処手順

2-13　研究者としての基本

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　研究者は標本平均±SDで何を表現したいのか？

3-6　標準誤差（SE）を理解する

3-7　研究者は標本平均±SEで何を表現したいのか？

3-8　標本平均±SDと標本平均±SEの使い分けは?

[Advanced]　不偏分散はなぜn−1で割るのか?

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！

5章　有意差があるとは？

5-1　有意差の意味を理解しよう！

5-2　p値を理解しよう！

第1巻をおえて

参考図書

索引