第1章　統計解析の基礎
1.1　統計学とは
1.1.1　統計学の役割と活用方法
1.1.2　集団の特色や傾向を調べる基本統計量
1.1.4　記述統計学と推測統計学
1.1.5　統計学で用いるデータの種類
1.1.6　基本統計量の種類
1.2　代表値
1.2.1　平均値
1.2.2　最頻値
1.2.3　中央値
1.2.4　中央値と平均値の使い分け
1.2.5　割合（比率）
1.2.6　割合のグラフ
1.2.7　５段階評価
1.2.8　比率と平均値の使い分け
1.3　散布度
1.3.1　分散
1.3.2　標準偏差
1.3.3　ダミー変数（1.0データ）の標準偏差
1.3.4　変動係数
1.3.5　パーセンタイルと四分位偏差
1.3.6　「ゆがみ」と「とがり」
1.4　度数分布
1.4.1　度数分布
1.4.2　度数分布のグラフ
1.4.3　累積相対度数の活用
1.5　統計量要約グラフ
1.5.1　誤差グラフ（エラーバーグラフ）
1.5.2　箱ひげ図
1.5.3　パレート図
1.6　個々のデータの位置を知る
1.6.1　基準値
1.6.2　偏差値
第1章の理解度テスト
第2章　相関分析
2.1　相関分析の種類
2.2　数量データと数量データの関係
2.2.1　散布図
2.2.2　単相関係数（ピアソンの積率相関係数）
2.2.3　直線回帰
2.3　カテゴリーデータとガテゴリーデータの相関
2.3.1　クロス集計
2.3.2　クラメール連関係数
2.4　数量データとカテゴリーデータの相関
2.4.1　カテゴリー別平均
2.4.2　相関比
3章　確率分布
3.1　確率分布とは
3.2　2項分布
3.3　ポアソン分布
3.4　正規分布
3.5　標準正規分布
3.6　正規確率プロット
3.7　正規分布のあてはめ
統計関連の資格
第4章　統計的推定と統計的仮説検定の基礎
4.1　母集団とサンプル
4.2　記述統計と推測統計
4.3　統計的推定入門
4.3.1　区間推定法
4.3.2　信頼区間
4.3.3　統計的推定の種類
4.3.4　信頼度
4.4　統計的仮説検定入門
4.4.1　仮説検定とは
4.4.2　統計的推定・仮説検定における3種の神器
4.4.3　信頼区間による仮説検定の仕方
4.4.4　仮説検定の手順
4.4.5　標準誤差
4.4.6　T値による仮説検定の仕方
4.4.7　ｐ値による仮説検定の仕方
4.4.8　信頼区間による仮説検定の仕方
4.4.9　統計的仮説検定の種類と検定手法名
10人の偉大な統計学者
第5章　母集団の平均と割合に関する推定
5.1　母平均の推定
5.2　母比率の推定
5.3　有限母集団の推定
5.4　標本調査のサンプルサイズの決め方
統計用語の解説
第6章　一つの母集団の平均と割合に関する検定
6.1　母平均の検定
6.1.1　母平均の検定とは
6.1.2　母平均の検定におけるT値、z分布、t分布
6.1.3　棄却限界値
6.1.4　p値
6.1.5　母平均の検定の手順
6.1.6　母平均の検定の要約
6.2　母比率の検定
6.2.1　母比率の検定とは
6.2.2　T値、棄却限界値、p値
6.2.3　母比率の検定の手順
6.2.4　母比率の検定の要約
各種検定の検定方法およびExcel関数の使い方
第7章　二つの母集団の平均と割合に関する検定
7.1　母平均の差の検定
統計用語の解説　ノンパラメトリック検定
7.2　対応のない場合の母平均の差の検定
7.2.1　対応のない場合の母平均の差の検定とは
7.2.2　「対応のない場合の母平均の差の検定」における標準誤差（SE）、T値、z分布、t分布
7.2.3　棄却限界値
7.2.4　p値
7.2.5　「対応のない場合の母平均の差の検定」の手順
7.2.6　「対応のない場合の母平均の差の検定」の要約
7.3　対応のある場合の母平均の差の検定
7.3.1　対応のある場合の母平均の差の検定とは
7.3.2　「対応のある場合の母平均の差の検定」における標準誤差（SE）、T値、z分布、t分布
7.3.3　棄却限界値とp値
7.3.4　「対応のある場合の母平均の差の検定」の手順
7.3.5　「対応のある場合の母平均の差の検定」の要約
7.4　母比率の差の検定
7.5　対応のない場合の母比率の差の検定
7.5.1　対応のない場合の母比率の差の検定とは
7.5.2　「対応のない場合の母比率の差の検定」における標準誤差（SE）、T値、z分布、t分布
7.5.3　棄却限界値とp値
7.5.4　「対応のない場合の母比率の差の検定」の手順
7.5.5　「対応のない場合の母比率の差の検定」の要約
7.6　対応のある場合の母比率の差の検定
第8章　統計的推定、統計的仮説検定の理論と公式の導き方
8.1　統計的推定の理論と公式の導き方
8.1.1　統計量Ｔ値とｔ分布
8.1.2　「母平均の推定」の公式の導き方
8.1.3　母集団が正規分布でない場合の母平均推定の公式
8.2　統計的仮説検定の理論と公式の導き方
8.2.1　帰無仮説と対立仮説
8.2.2　統計量Ｔ値とｔ分布
8.2.3　p値、棄却限界値による判断
8.2.4　両側検定と片側検定
8.2.5　p値、棄却限界値の求め方
第9章　母集団の分散・正規性・相関に関する検定
9.1　母分散の比の検定
9.2　正規性の検定
9.3　相関関係の検定
9.3.1　単相関係数（ピアソンの積率相関係数）の無相関の検定
9.3.2　クラメール連関係数(カイ2乗検定、独立性の検定）
9.3.3　相関比(F検定)
ベイズ統計とは
第10章　標本平均の分布、検定統計量Ｔ値の分布
10.1　中心極限定理
10.1.1　中心極限定理とは
統計用語の解説　頑健性（がんけんせい）：ロバストネス（Robustness）
10.1.2　母集団サイズが小さいケースで中心極限定理が成立することの確認
10.1.3　母集団サイズが大きいケースで中心極限定理が成立することの確認
10.1.4　母集団が正分布でなくても中心極限定理が成立することの確認
10.1.5　非正規母集団でｎ＜30は「標本平均の分布は正規分布でない」の確認
10.1.6　標準誤差とは
10.2　標本平均の分布
10.2.1　標本平均の基準値
10.2.2　標本平均基準値T値の分布
10.3　検定統計量Ｔ値の分布
10.3.1　「母平均検定T値」の分布がｚ分布、ｔ分布になることの検証
10.3.2　「母比率検定T値」の分布がｚ分布になることの検証
第11章　Excelの統計解析機能
11.1　Excelの関数の基本操作
11.1.1　数式とは、関数とは
11.1.2　関数の入力方法
11.1.3　式の内容の変更
11.1.4　関数挿入での指定方法
11.1.5　引数、関数の変更方法
11.1.6　関数式のコピー
絶対参照と相対参照
11.2　知っておくと便利な機能
11.2.1　Excel関数のリファレンス
11.2.2　エラー値について
11.2.3　列の参照形式の表示
11.3　ピボットテーブル
11.4　グラフ機能
11.4.1　ヒストグラム
11.4.2　誤差グラフ
第12章　Excelのアドインソフトウェア
12.1　ダウンロード方法
12.2　Excelデータ分析の組みこみ
12.3　統計解析ソフトウェアの起動と終了方法
12.4　統計解析ソフトウェアの操作方法
12.4.1　基本統計量
12.4.1.1　基本統計量1＜絞り込み条件を設定しない場合＞
12.4.1.2　基本統計量2＜絞り込み条件を設定する場合＞
12.4.2　箱ひげ図
12.4.3　散布図
12.4.4　偏差値
12.4.4.1　偏差値1
12.4.4.2　偏差値2
12.4.5　相関分析
12.4.5.1　件数クロス1―クロス集計表が1つの場合
12.4.5.2　件数クロス2―クロス集計表が2つ以上の場合
12.4.5.3　?件数クロス3―集計データに文字、記号、ブランク、および数字の0（ゼロ）がある場合
12.4.5.4　数量クロス1（カテゴリー別平均）
12.4.5.5　数量クロス2（カテゴリー別平均）
12.4.5.7　単相関係数1
12.4.5.8　単相関係数2
12.4.6　正規分布グラフ
12.4.7　正規分布統計量
12.4.7.1　正規分布統計量
12.4.7.2　標準正規分布統計量
12.4.8　正規確率プロット
12.4.8.1　正規確率プロット1
12.4.8.2　正規確率プロット2
決して、電車では退屈しない
12.4.9　t検定（母平均の差の検定）
12.4.10　対応のあるt検定
12.4.11　対応のない母比率の差の検定
12.4.12　対応のある母比率の差の検定
12.4.13　中心極限定理
12.4.13.1　中心極限母平均―正規実験1
12.4.13.2　中心極限母平均―正規実験2
12.4.13.3　中心極限母平均―非正規実験
12.4.14?　中心極限母比率
12.4.15?　検定統計量T値の分布（1つの母平均）
12.4.16?　検定統計量T値の分布（1つの母比率）
12.4.17?　検定統計量T値の分布（2つの母平均）
12.4.18?　検定統計量T値の分布（2つの母比率）
12.4.19?　実験カイ2乗分布
12.4.20?　実験F分布
索引