1章 序論―統計法と測定値の取り扱い
1.1 統計学(法)とは何か
1.2 変数
1.3 行動科学における測定操作
1.4 加算記号とその規則
2章 度数分布と統計図表
2.1 度数分布
2.2 量的変数の場合の級間の幅と級間数の決め方
2.3 グループ化された度数分布についての問題点
2.4 質的変数についての度数分布
2.5 質的変数の図示法
2.6 量的変数の図示法
3章 中心傾向の測度
3.1 中心傾向の測度
3.2 平均値
3.3 中央値
3.4 最頻値
3.5 平均値,中央値,最頻値の比較
3.6 平均値,中央値,最頻値の位置の比較
3.7 調和平均
3.8 平均値の平均値
4章 得点の散布度
4.1 量的・質的な変数の散布度の概念とその重要性
4.2 範囲
4.3 四分領域
4.4 箱ヒゲ図
4.5 分散と標準偏差
4.6 散らばり指数―質的データの散布度
4.7 範囲,四分領域,標準偏差,散らばり指数の比較
5章 正規分布と相対的位置の測度
5.1 相対的位置の測定
5.2 正規分布
5.3 標準正規分布
5.4 標準の値のz値への変換
5.5 z値の変換
5.6 分布の歪度と尖度
5.7 パーセンタイル点・順位
5.8 パーセンタイル点・順位の求め方
6章 直線相関と直線回帰
6.1 2変数の相関と回帰
6.2 直線相関係数の指標
6.3 相関係数と決定係数
6.4 相関係数の大きさに影響する諸要因
6.5 相関の解釈に関して注意すべき問題
6.6 相関と予測
6.7 XによるYの線型回帰
6.8 YによるXの線型回帰
7章 母集団と標本
7.1 標本と母集団
7.2 標本抽出とその方法
7.3 標本抽出分布と標準誤差
7.4 標本抽出分布と正規分布
7.5 統計的仮説の検定の基本的考え方
8章 統計的仮説の検定と区間推定―理論と基本的な考え方
8.1 統計的仮説の検定
8.2 考え方の基本
8.3 仮説検定の手順―その形式的定義
8.4 検定の方向性
8.5 第1種と第2種の誤り
8.6 母分散がわからない場合の仮説検定―ステューデントのt分布
8.7 自由度の概念
8.8 t分布によって1つの平均値を検定する
8.9 平均値の区間推定
9章 2つの平均値の差の検定
9.1 2つの母集団の比較
9.2 2つの平均値の差の検定―独立した標本の場合
9.3 分散の等質性と正規性
9.4 2つの平均値の差の検定―関連した標本の場合
10章 分散分析入門―1要因被験者間分散分析と多重比較
10.1 2個以上の平均値の差の検定
10.2 分散分析の基本的概念―njの等しい場合
10.3 njの等しくない場合の分散分析
10.4 分散分析の仮定
10.5 分散分析と他の検定法の関係
10.6 多重比較
11章 もっとすすんだ分散分析―要因計画と被験者内分散分析
11.1 2要因被験者間分散分析―要因計画とは何か
11.2 交互作用の意味
11.3 1要因被験者内分散分析―反復測定計画入門
11.4 2要因被験者内分散分析
11.5 1要因が被験者間,他の1要因が被験者内の分散分析―(混合a・ｂ計画)
12章 カイ2乗検定
12.1 カイ2乗検定の適用
12.2 適合度の検定
12.3 独立性の検定
12.4 比率の等質性の検定
13章 順位による検定法
13.1 ノンパラメトリック検定法と順位による検定法
13.2 2つの独立した標本の検定－マン-ホイットニーのU検定
13.3 2つの関連した標本の検定－ウイルコクスンの符号化順位検定
13.4 k>2の独立した標本の検定－クラスカル-ウォリスのH検定
13.5 k>2の関連した標本の検定－フリードマンのXr2検定
13.6 ノンパラメトリック検定の長短
14章 ピアスンのrの検定と種々な相関係数
14.1 種々な相関係数とその検定
14.2 ピアスンの相関係数(r)の検定
14.3 ピアスンの相関係数(r)の信頼区間
14.4 2つの独立したrの間の有意差の検定
14.5 点2系列相関係数(rpb)
14.6 クラメールの関連係数(V)
14.7 スピアマンの順位相関係数(rs)
練習問題解
付表
引用文献
索引
1.1 統計学(法)とは何か
1.2 変数
1.3 行動科学における測定操作
1.4 加算記号とその規則
2章 度数分布と統計図表
2.1 度数分布
2.2 量的変数の場合の級間の幅と級間数の決め方
2.3 グループ化された度数分布についての問題点
2.4 質的変数についての度数分布
2.5 質的変数の図示法
2.6 量的変数の図示法
3章 中心傾向の測度
3.1 中心傾向の測度
3.2 平均値
3.3 中央値
3.4 最頻値
3.5 平均値,中央値,最頻値の比較
3.6 平均値,中央値,最頻値の位置の比較
3.7 調和平均
3.8 平均値の平均値
4章 得点の散布度
4.1 量的・質的な変数の散布度の概念とその重要性
4.2 範囲
4.3 四分領域
4.4 箱ヒゲ図
4.5 分散と標準偏差
4.6 散らばり指数―質的データの散布度
4.7 範囲,四分領域,標準偏差,散らばり指数の比較
5章 正規分布と相対的位置の測度
5.1 相対的位置の測定
5.2 正規分布
5.3 標準正規分布
5.4 標準の値のz値への変換
5.5 z値の変換
5.6 分布の歪度と尖度
5.7 パーセンタイル点・順位
5.8 パーセンタイル点・順位の求め方
6章 直線相関と直線回帰
6.1 2変数の相関と回帰
6.2 直線相関係数の指標
6.3 相関係数と決定係数
6.4 相関係数の大きさに影響する諸要因
6.5 相関の解釈に関して注意すべき問題
6.6 相関と予測
6.7 XによるYの線型回帰
6.8 YによるXの線型回帰
7章 母集団と標本
7.1 標本と母集団
7.2 標本抽出とその方法
7.3 標本抽出分布と標準誤差
7.4 標本抽出分布と正規分布
7.5 統計的仮説の検定の基本的考え方
8章 統計的仮説の検定と区間推定―理論と基本的な考え方
8.1 統計的仮説の検定
8.2 考え方の基本
8.3 仮説検定の手順―その形式的定義
8.4 検定の方向性
8.5 第1種と第2種の誤り
8.6 母分散がわからない場合の仮説検定―ステューデントのt分布
8.7 自由度の概念
8.8 t分布によって1つの平均値を検定する
8.9 平均値の区間推定
9章 2つの平均値の差の検定
9.1 2つの母集団の比較
9.2 2つの平均値の差の検定―独立した標本の場合
9.3 分散の等質性と正規性
9.4 2つの平均値の差の検定―関連した標本の場合
10章 分散分析入門―1要因被験者間分散分析と多重比較
10.1 2個以上の平均値の差の検定
10.2 分散分析の基本的概念―njの等しい場合
10.3 njの等しくない場合の分散分析
10.4 分散分析の仮定
10.5 分散分析と他の検定法の関係
10.6 多重比較
11章 もっとすすんだ分散分析―要因計画と被験者内分散分析
11.1 2要因被験者間分散分析―要因計画とは何か
11.2 交互作用の意味
11.3 1要因被験者内分散分析―反復測定計画入門
11.4 2要因被験者内分散分析
11.5 1要因が被験者間,他の1要因が被験者内の分散分析―(混合a・ｂ計画)
12章 カイ2乗検定
12.1 カイ2乗検定の適用
12.2 適合度の検定
12.3 独立性の検定
12.4 比率の等質性の検定
13章 順位による検定法
13.1 ノンパラメトリック検定法と順位による検定法
13.2 2つの独立した標本の検定－マン-ホイットニーのU検定
13.3 2つの関連した標本の検定－ウイルコクスンの符号化順位検定
13.4 k>2の独立した標本の検定－クラスカル-ウォリスのH検定
13.5 k>2の関連した標本の検定－フリードマンのXr2検定
13.6 ノンパラメトリック検定の長短
14章 ピアスンのrの検定と種々な相関係数
14.1 種々な相関係数とその検定
14.2 ピアスンの相関係数(r)の検定
14.3 ピアスンの相関係数(r)の信頼区間
14.4 2つの独立したrの間の有意差の検定
14.5 点2系列相関係数(rpb)
14.6 クラメールの関連係数(V)
14.7 スピアマンの順位相関係数(rs)
練習問題解
付表
引用文献
索引