目次
第１章 なぜ統計学か？
第２章 単変量データを探る
第３章 変化を探る―時系列
第４章 関係を探る―２変量データ
第５章 カテゴリーデータの探索
第６章 データプレゼンテーションの原則
第７章 データ収集―デザインの重要性
第８章 母集団からサンプルへ―サンプリング現象
第９章 サンプルから母集団へ―推測
出版社内容情報
《内容》 統計手法からではなく、具体的なデータ分析から統計学を解説する入門書。数式の使用を最小限に留め、問題解決に必要な統計概念をきめ細かい解説で丁寧に説く。さらに理解を深め、実践的な力がつく演習問題も充実。初級から中級への橋渡しのテキスト。名著『数学いらずの医科統計学』（MEDSI 1997年）で挫折したら、本書でリスタートがお薦め。
《目次》
第１章 なぜ統計学か？
1-1 統計学にふれるいくつかの機会
プラスチックとトップ20
2000年シドニー
ビル・クリントンは執務室で死亡するか？
クリケット
ファッション動向
大学入試
われわれはチャンピオンだ！
1-2 統計学的研究の概観
デザイン
分析
合成
第２章 単変量データを探る
2-1 データ：数以上のもの
データをより情報的に整理する
2-2 点プロット
2-3 幹葉図
幹数の調節
いくつかの一般的な過ち
負の値
2-4 ヒストグラム
2-5 変換
線形変換と非線形変換
べき乗変換系
2-6 離散データの表示
2-7 ２つまたはそれ以上の集まりの比較
2-8 四分位数と箱プロット
中央値
四分位数
箱プロット
2-9 数値要約
数学的表現
中心または位置の指標
平均値と中央値の比較
位置に関する他の指標
広がりまたは変動の指標
標準偏差の解釈
頻度表にまとめられた離散データの平均値と標準偏差
第３章 関係を探る―時系列
3-1 時系列データ
3-2 時系列の表示
3-3 平滑化
移動平均
移動中央
移動中央と移動平均の併用
移動中央の繰り返し
指数平滑化
変換
3-4 季節時系列
季節時系列の分解
季節時系列の変換
3-5 管理図
実行図
平均値の管理図
過程の広がりに対する管理図
統計学的品質管理
第４章 関係を探る―２変量データ
4-1 はじめに
4-2 散布プロット
4-3 関係の強さ―相関
ピアソンの相関係数
ピアソンのrの性質
4-4 関係の型―最小２乗法
中央軌跡
最小２乗法
4-5 非線形関係
多項式
関係の線形変換
相関と非線形性
4-6 多量変データ
4-7 因果関係と実験計画
第５章 カテゴリーデータの検索
5-1 カテゴリーデータ
5-2 カテゴリーデータの表示
5-3 カテゴリー値の比較
5-4 ２変量カテゴリーデータ
5-5 カテゴリー関係における因果関連
第６章 データプレゼンテーションの原則
6-1 一般原則
表
グラフ表示
文章表現
美しさ
6-2 “シグナル”と“ノイズ”
6-3 データノイズの除去
6-4 データ外ノイズの回避
グリッド（格子線）
軸
陰影
３次元への拡張
6-5 データの忠実な表示
不適切なデータ表示
誤解を招く表示
6-6 優れたグラフ
第７章 データ収集―デザインの重要性
7-1 入手可能なデータ
7-2 データ収集
7-3 サンプル調査
国勢調査とサンプル
デザインと開発
サンプリングと非サンプリングエラー
サンプリングデザイン
サンプルサイズ
7-4 実験デザイン
目的
統計学的デザイン
実験デザインの実行
単純な実験デザイン
実際上の問題
第８章 母集団からサンプルへ―サンプリング現象
8-1 はじめに
8-2 母集団とサンプリング
母集団
ランダムサンプリング
母集団の記述
無限母集団
正規分布表
正規母集団からのサンプリング
8-3 サンプル変動
8-4 サンプル平均の変動
サンプル平均の位置と広がり
大規模サンプリングの正規性
8-5 サンプル比率の変動
第9章 サンプルから母集団へ―推測
9-1 はじめに
9-2 推定
分布の推定
パラメータの推定
点推定と区間推定
信頼水準の定量化
母比率の信頼区間
9-3 仮説検定
ｐ値
ｐ値の解釈
例
確率としてのｐ値
9-4 ２つの母集団の比較
平均値の差
比率の差
差の存在の検定
対応のあるデータ
9-5 いくつかの母平均の比較―分散分析
9-6 回帰の推測
復習問題
練習問題の解答
付録―表
索引
