内容

目次

Chapter 1　Rで遊ぶ 1.1　Rとは 1.2　簡単な計算 1.3　ヘルプと終了 1.4　データの入力 1.5　データフレーム 1.6　ファイルの読み書きと文字コード 1.7　図の描き方 1.8　パッケージの例：Excelファイルを読む Chapter 2　統計の基礎 2.1　尺度水準 2.2　代表値 2.3　確率変数，乱数，母集団，標本 2.4　分散と標準偏差 2.5　中心極限定理と正規分布 2.6　コーシー分布 2.7　正規分布から導かれる分布 Chapter 3　2項分布，検定，信頼区間 3.1　2項分布 3.2　統計的仮説検定の考え方 3.3　統計的仮説検定に関する議論 3.4　多重検定 3.5　信頼区間 3.6　2項分布から正規分布へ 3.7　検定の例：PISAの「盗難事件」問題 3.8　信頼区間の例 3.9　尤度と最尤法 3.10　止め方で結果が変わる？ Chapter 4　事件の起こる確率 4.1　富の分布 4.2　地震の確率 4.3　「ランダムに事象が起きる」という考え方 4.4　バックグラウンドのある場合のポアソン分布 4.5　カウンタの感度 4.6　ポアソン分布の信頼区間とその問題点 4.7　Feldman-Cousinsの信頼区間 Chapter 5　分割表の解析 5.1　分割表 5.2　フィッシャーの正確検定 5.3　カイ2乗検定 5.4　オッズ比，相対危険度 5.5　相対危険度・オッズ比の求め方 5.6　ファイ係数，クラメールのVなど 5.7　マクネマー検定 Chapter 6　連続量の扱い方 6.1　誤差，不確かさ，検定 6.2　2標本の差のt検定 6.3　一元配置分散分析 Chapter 7　効果量，検出力，メタアナリシス 7.1　効果量（effect size） 7.2　コーエン（Cohen）のd 7.3　αとβと検出力 7.4　カーリー（Currie）の検出限界 7.5　メタアナリシス Chapter 8　相関 8.1　準備体操 8.2　相関係数 8.3　ピアソンの相関係数 8.4　順位相関係数 8.5　エピローグ 8.6　自己相関があるデータの相関係数 Chapter 9　回帰分析 9.1　最小2乗法 9.2　息抜き体操 9.3　例：第五の力 9.4　ポアソン回帰 9.5　ポアソン回帰と似た方法，等価な方法 9.6　ポアソン回帰のあてはまりの良さ 9.7　ロジスティック回帰 9.8　ROC曲線 Chapter 10　ピークフィット 10.1　簡単な例題 10.2　フィッティング 10.3　一般化線形モデル 10.4　非線形一般化線形モデル 10.5　度数分布を使わないフィッティング Chapter 11　主成分分析と因子分析 11.1　多変量データ 11.2　主成分分析 11.3　例：中野・西島・ゲルマンの法則 11.4　因子分析 Chapter 12　リッカート型データとノンパラメトリック検定 12.1　リッカート型データ 12.2　ウィルコクソン検定（順位和検定） 12.3　ブルンナー・ムンツェル検定 12.4　並べ替え検定 12.5　並べ替えブルンナー・ムンツェル検定 12.6　ブートストラップ 12.7　ほかの方法 Chapter 13　生存時間解析 13.1　プロローグ 13.2　生存時間解析 参考文献 索引