| 日本の読者の皆様へ |
| 序 |
| 謝辞 |
| 訳者の序 |
| 1章 統計学の世界へようこそ |
| 1.1 はじめに 18 |
| 1.2 なぜ，生物学者が統計を使用しなければならないのか？ 19 |
| 1.3 統計学の論理と仮説検定を理解しよう 20 |
| 1.4 なぜ，たくさんの統計的検定があるのか 21 |
| 1.4.1 データのタイプ 21 |
| 1.4.2 問いかけのタイプ 22 |
| 1.5 本書の使用法 23 |
| 2章 データの変動性をどう処理するか |
| 2.1 はじめに 24 |
| 2.2 データはなぜ変動するのか 24 |
| 2.3 正規分布で用いられるパラメータ 27 |
| 例題① 28 |
| 2.4 母平均と母標準偏差を推定する 28 |
| 例題② 29 |
| 2.5 標本の変動性と中心極限定理 30 |
| 2.5.1 既知の母集団からの標本についての変動性 30 |
| 2.5.2 母平均の推定値についての変動性―標準誤差 32 |
| 2.6 母平均に対する信頼限界 32 |
| 例題③ 34 |
| 2.7 記述統計量の算定 35 |
| 2.8 統計ソフトSPSSの使用 35 |
| 2.9 SPSSによる統計計算の進め方 35 |
| 2.10 SPSSにおけるデータの入力と編集 37 |
| 例題④ 37 |
| 2.11 SPSSを使って記述統計量を算定する 38 |
| 2.12 複数のグループからのデータを入力し吟味する 40 |
| 2.13 記述統計量の表し方 42 |
| 2.13.1 文書または表での表し方 42 |
| 2.13.2 グラフでの表し方 42 |
| 練習問題 43 |
| 3章 差があるかどうかを検定する : t検定 |
| 3.1 はじめに 45 |
| 3.2 なぜ，差に対する統計的検定が必要なのか？ 46 |
| 3.2.1 データのばらつきにより生じる問題 46 |
| 3.2.2 解決法 46 |
| 3.3 差に対する検定の方法 46 |
| 3.4 片側検定と両側検定 48 |
| 3.5 t検定の種類 49 |
| 3.6 1標本t検定 49 |
| 3.6.1 検定の目的 49 |
| 3.6.2 検定の考え方 49 |
| 3.6.3 検定を実行してみよう 50 |
| 例題① 50 |
| 3.7 対の2点比較t検定 53 |
| 3.7.1 検定の目的 53 |
| 3.7.2 検定の考え方 53 |
| 3.7.3 検定を実行してみよう 53 |
| 例題② 53 |
| 3.8 2標本t検定 57 |
| 3.8.1 検定の目的 57 |
| 3.8.2 検定の考え方 57 |
| 3.8.3 検定を実行してみよう 58 |
| 例題③ 58 |
| 練習問題 62 |
| 4章 2つ以上のグループ間の差に対する検定 : 分散分析（ANOVA） |
| 4.1 はじめに 64 |
| 4.1.1 t検定が不適切であるのはなぜか 65 |
| 4.2 1元配置分散分析 65 |
| 4.2.1 検定の目的 65 |
| 4.2.2 検定の考え方 66 |
| 4.2.3 名称に関する問題点 68 |
| 4.2.4 SPSSを使って検定を実行してみよう 68 |
| 例題① 69 |
| 4.3 どのグループが違うかを決定する : ポストホック検定 70 |
| 例題② 71 |
| 4.4 反復測定分散分析 74 |
| 4.4.1 検定の目的 74 |
| 4.4.2 検定の考え方 74 |
| 4.4.3 SPSSを使って検定を実行してみよう 74 |
| 例題③ 74 |
| 4.5 2元配置分散分析 78 |
| 4.5.1 検定の目的 78 |
| 4.5.2 検定の考え方 78 |
| 4.5.3 SPSSを使って検定を実行してみよう 79 |
| 例題④ 79 |
| 練習問題 82 |
| 5章 データ間の関連の見分け方 |
| 5.1 はじめに 84 |
| 5.2 データが関連しているかどうかの調べ方 85 |
| 5.3 グラフを考察する方法 86 |
| 5.4 直線的な関係 87 |
| 5.5 直線的関連に対する統計的検定 88 |
| 5.6 相関分析 88 |
| 5.6.1 検定の目的 88 |
| 5.6.2 検定の考え方 89 |
| 5.6.3 検定を実行してみよう 91 |
| 例題① 91 |
| 5.6.4 相関係数の利用 94 |
| 5.7 回帰分析 95 |
| 5.7.1 検定の目的 95 |
| 5.7.2 検定の考え方 95 |
| 5.7.3 検定を実行してみよう 96 |
| 例題② 97 |
| 5.7.4 回帰データに関するその他の検定 99 |
| 例題③ 100 |
| 5.7.5 回帰分析が有効でない場合 100 |
| 5.8 よくある非線形な関係式についての考察 101 |
| 5.8.1 スケーリングとべき乗の関係式 101 |
| 5.8.2 指数関数的に増大・減衰する関係式 102 |
| 例題④ 103 |
| 練習問題 106 |
| 6章 データをカテゴリーに分類して処理する方法 |
| 6.1 はじめに 108 |
| 6.2 データの変動（ばらつき）の問題をどう解決するか 109 |
| 6.3 差に対するx検定 111 |
| 6.3.1 検定の目的 111 |
| 6.3.2 検定の考え方 111 |
| 6.3.3 検定を実行してみよう 111 |
| 例題① 112 |
| 6.4 関連に対するx検定 115 |
| 6.4.1 検定の目的 115 |
| 6.4.2 検定の考え方 115 |
| 6.4.3 検定を実行してみよう 116 |
| 例題② 116 |
| 6.4.4 イェーツの連続修正 121 |
| 6.5 x検定が有効な場合 121 |
| 例題③ 122 |
| 練習問題 123 |
| 7章 データの分布を見分ける方法 |
| 7.1 はじめに 125 |
| 7.2 データの分布を考察する方法 126 |
| 例題① 126 |
| 7.3 データが正規分布していない場合どうすべきか 128 |
| 7.3.1 対称に分布したデータ 129 |
| 7.3.2 ゆがんだ分布をしたデータ 129 |
| 7.3.3 比例データ 130 |
| 7.3.4 不規則に分布した標本データと順位づけられたデータ 130 |
| 7.3.5 実際にデータを吟味したり，変換したりする方法 130 |
| 例題② 131 |
| 例題③ 133 |
| 7.4 データ分布が正規分布と有意差があるかどうかの検定 135 |
| 7.5 コルモゴロフ-スミルノフ検定 136 |
| 7.5.1 検定の目的 136 |
| 7.5.2 検定を実行してみよう 136 |
| 例題④ 136 |
| 7.6 コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用する場合の注意 138 |
| 練習問題 139 |
| 8章 不規則な分布のデータや順位の処理 : ノンパラメトリック検定 |
| 8.1 はじめに 140 |
| 8.2 1標本の符号つき順位検定 141 |
| 8.2.1 検定の目的 141 |
| 8.2.2 検定の考え方 141 |
| 8.2.3 検定を実行してみよう 142 |
| 例題① 142 |
| 8.3 Wilcoxonの符合つき順位検定 145 |
| 8.3.1 検定の目的 145 |
| 8.3.2 検定の考え方 146 |
| 8.3.3 検定を実行してみよう 146 |
| 例題② 146 |
| 8.4 Mann-Whitney U検定 150 |
| 8.4.1 検定の目的 150 |
| 8.4.2 検定の考え方 150 |
| 8.4.3 検定を実行してみよう 150 |
| 例題③ 150 |
| 8.5 Kruskall-Wallis検定 154 |
| 8.5.1 検定の目的 154 |
| 8.5.2 検定の考え方 154 |
| 8.5.3 検定を実行してみよう 154 |
| 例題④ 154 |
| 8.5.4 Kruskall-Wallis検定に対するポストホック検定 158 |
| 8.6 Friedman検定 158 |
| 8.6.1 検定の目的 158 |
| 8.6.2 検定の考え方 158 |
| 8.6.3 検定を実行してみよう 158 |
| 例題⑤ 159 |
| 8.6.4 Friedman検定に対するポストホック検定 162 |
| 8.7 順位相関分析 162 |
| 8.7.1 検定の目的 162 |
| 8.7.2 検定の考え方 162 |
| 8.7.3 検定を実行してみよう 163 |
| 例題⑥ 163 |
| 練習問題 166 |
| 9章 検定の選び方，実験を立案する方法，および結果を表現する方法 |
| 9.1 はじめに 169 |
| 統計学検定を選ぶためのフローチャート 170 |
| 9.2 検定の選び方 171 |
| 例題① 171 |
| 例題② 172 |
| 例題③ 172 |
| 例題④ 173 |
| 9.3 実験を立案する方法 173 |
| 9.3.1 実験の前に準備しておくこと 174 |
| 例題⑤ 174 |
| 9.3.2 反復化 174 |
| 例題⑥ 175 |
| 例題⑦ 176 |
| 例題⑧ 177 |
| 例題⑨ 177 |
| 9.3.3 ランダム化とブロック化 178 |
| 例題⑩ 179 |
| 9.4 結果を処理する方法 180 |
| 9.5 結果を表示する方法 181 |
| 9.5.1 差に対する検定の結果を表示する方法 181 |
| 9.5.2 正規分布していないデータの記述統計量を表示する方法 183 |
| 9.5.3 関連に対する検定の結果を表示する方法 183 |
| 9.5.4 x検定の結果を表示する方法 186 |
| 9.6 より複雑な統計解析 187 |
| 9.6.1 複雑な実験を立案したり，分析したりする方法 187 |
| 9.6.2 複数個の変数すべてをコントロールできない実験を分析する方法 188 |
| 9.6.3 多数の変数を用いたデータの探索的分析 : 多変量解析 189 |
| 9.7 おわりに 190 |
| 練習問題 190 |
| 10章 測定値と単位の取り扱い |
| 10.1 はじめに 193 |
| 10.2 精度の高い測定を行う 194 |
| 10.3 SI単位へ変換する 194 |
| 10.3.1 SI単位系 194 |
| 10.3.2 大きい数や小さい数の取り扱い 195 |
| 10.3.3 非SI単位系からの変換 196 |
| 例題① 198 |
| 例題② 198 |
| 10.4 数値を組合わせて演算する 199 |
| 10.5 計算結果の答を表現する 200 |
| 10.6 3つのステップをすべて実行する 200 |
| 例題③ 200 |
| 10.7 定数と公式 201 |
| 例題④ 202 |
| 10.8 計算を使いこなす 202 |
| 例題⑤ 202 |
| 10.9 対数，グラフとpH 203 |
| 10.9.1 底10の対数 203 |
| 例題⑥ 205 |
| 10.9.2 自然対数 205 |
| 練習問題 206 |
| 練習問題解答 209 |
| 付録 |
| 付録1 : 用語解説 242 |
| 付録2 : 参考文献 246 |
| 付録3 : 各種統計の表 247 |
| 表S1 t統計量に対する臨界値 247 |
| 表S2 相関係数rに対する臨界値 248 |
| 表S3 x統計量に対する臨界値 249 |
| 表S4 Wilcoxon T統計量に対する臨界値 250 |
| 表S5 Mann-Whitney U統計量に対する臨界値 252 |
| 表S6 Friedman x統計量に対する臨界値 253 |
| 表S7 スピアマン順位相関係数ρに対する臨界値 254 |
| 付録4 : Excelを使った統計学的データ処理 255 |
| 索引 259 |
図書
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