第2版に向けて 第1版の「はじめに」 推測統計学と本書で学ぶこと 第1章　データの整理　― 記述統計学― 1.1 記述統計学と測定尺度 1.2 度数分布表とヒストグラム 1.3 代表値①　― 平均― 1.4 代表値②　―バラツキの指標― 1.5 質的データの代表値 1.6 相関係数と共分散　― 2 つの変数の関係― 章末問題 第2章　確率分布 2.1 確率分布 2.2 二項分布から正規分布へ 2.3 正規分布の便利な性質 2.4 標準化と偏差値 2.5 正規分布に近いことを確認する統計量とポアソン分布 章末問題 第3章　推定と誤差　― 推測統計学― 3.1 推測統計学 3.2 記号と点推定 3.3 標本分布と誤差 3.4 標本のバラツキと誤差指標 3.5 標本平均の標準化 3.6 自由度 章末問題 第4章　信頼区間の推定 4.1 大数の法則と中心極限定理 4.2 信頼区間の推定の基礎 4.3 正規分布による母平均の区間推定　― 母分散が既知もしくは大標本の場合― 4.4 t 分布による母平均の区間推定　― 母分散が未知で小標本の場合― 4.5 母比率の区間推定　― 選挙速報の「当確」とは？ ― 章末問題 第5章　χ2分布とF分布 5.1 χ2 分布 5.2 母分散の区間推定 5.3 F 分布 5.4 特別なF値 章末問題 第6章　仮説検定と検出力 6.1 検定の概要 6.2 仮説の設定 6.3 （1 標本の）母平均の検定 6.4 標準正規（z）分布やt 分布の利用 6.5 検出力分析 章末問題 第7章　2群の平均の差の検定 7.1 もっともよく使われる検定手法 7.2 対応関係 7.3 仮説の設定と検定統計量　― 対応のない2 群― 7.4 対応のある2 群の平均の差の検定 7.5 等分散の検定 章末問題 第8章　分散分析 8.1 3 群以上の平均の差の検定 8.2 （対応のない）一元配置分散分析 8.3 分散分析におけるF検定 8.4 対応のある一元配置分散分析 8.5 （対応のない）二元配置分散分析 章末問題 第9章　多重比較法 9.1 検定の多重性 9.2 Bonferroni 法（有意水準調整型 9.3 Tukey 法（分布調整型） 9.4 Scheffe 法（検定統計量調整型） 9.5 いろいろな多重性 章末問題 第10章　実験計画法 10.1 フィッシャーの三原則 10.2 原則その1：反復 10.3 原則その2：無作為化 10.4 原則その3：局所管理 10.5 いろいろな実験配置 10.6 直交計画法　― 実験の効率化― 10.7 直交計画法の応用分野 章末問題 第11章　ノンパラメトリック検定 11.1 ノンパラの活躍場面 11.2 独立性の検定　― カテゴリデータの検定― 11.3 2 × 2 集計表の検定 11.4 適合度検定 11.5 マン・ホイットニーのU 検定 11.6 ブルンナー・ムンツェル検定 章末問題 第12章　回帰分析　― 多変量解析① ― 12.1 多変量解析 12.2 回帰分析 12.3 パラメータの推定 12.4 モデルの評価 12.5 重回帰分析 12.6 モデル推定における問題 章末問題 第13章　ロジスティック回帰分析とクラスター分析　― 多変量解析② ― 13.1 ロジスティック回帰分析 13.2 パラメータの推定 13.3 推定モデルの評価 13.4 クラスター分析 13.5 非階層クラスター分析（k-means 法） 章末問題 第14章　主成分分析と因子分析　― 多変量解析③ ― 14.1 主成分分析 14.2 分散の最大化 14.3 因子分析 14.4 因子軸の回転 章末問題 第15章　ベイズ統計学 15.1 ベイズ統計学とは 15.2 ベイズの定理 15.3 活躍場面　その1 15.4 活躍場面　その2 15.5 事後分布の評価 15.6 まとめ　― ベイズ統計学の注意点とソフトウェア― 章末問題 統計数値表（分布表）と直交表およびギリシャ文字一覧 本書の次に読むと良さそうなテキスト 索引