奥村　晴彦 　著

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d7.3　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