著者紹介

内容

目次

第１章　統計的にモノを見るとは 　第１話　統計的にモノを見るとは？ ─ 数字にだまされないために 　第２話　サ ンプルは母集団を代表しているか？─ 「無回答による偏り」を中心に 　第３話　全 数調査と抽出調査─ 厚生労働省「毎月勤労統計問題」報道の問題点を例に 第２章　割り算がからんだ数値はくせもの 　第４話　率の弱点 ─ 割る数（分母）が小さいと当てにならない 　第５話　割り算がからんだ数値にはご用心 ─ まずは分子と分母の確認を！ 　第６話　意 味をなさない％データ─ 児童虐待相談虐待者別構成割合の年次推移を例に 第３章　こんな実験は要注意 　第７話　偽薬効果 ─ 比較対照のない実験結果は信じてはいけない 　第８話　小さなサンプルサイズの問題点 ─ ランダム化で生まれる偏り 　第９話　反復体の独立性と偽反復 ─ 反復しているようでしていない⁈ 　第10話　偽反復の罠 ─ あなたも陥っていませんか？ 第４章　相関、因果と隠れた変数 　第11話　相関と因果 ─ 相関があるから因果関係があるとは限らない 　第12話　相関と交絡 ─ 二つ以上の変数の影響が区別できないこともある 　第13話　簡 単な「表」でも隠れた変数を考えよう─ シンプソンのパラドックスを例に 第５章　ビッグデータの落とし穴 　第14話　ビ ッグデータの落とし穴─ 偏ったデータからは偏った結果しか生まれない 　第15話　Ａ Ｉの時代だからこそ求められるもの─ データの質とデータサイエンティストの倫理 第６章　統計検定の考え方を理解する 　第16話　統計検定の考え方とは？ ─p値って何？　統計的有意差って何？ 　第17話　統計検定と確率 ─ なぜ確率という考えが必要となるのか 　第18話　統 計検定の限界─ 「効果あり」と断定はできないし、「効果なし」ともいえない 　第19話　統計的有意差と生物学的重要性 ─ ふたつは別物 第７章　もっと知りたい方のために（研究者もしている間違い） 　第20話　外れ値をどうするか？ ─ 正当な理由なしに除外してはいけない 　第21話　ピアソンの相関係数r ─ 散布図をまず見ることが大切 　第22話　数 値のカテゴリーへの変換には要注意─ 変換しないに越したことはない 　第23話　数 打ちゃ当たる統計的有意差とＱＲＰ─ あなたもやっていませんか？ 　第24話　統 計的有意差の誤用─ 有意差の差を効果の差の判定に使ってはいけない