第1章　準備
　　1.1　分布を知ること
　　1.2　記述統計学と推測統計学
　　1.3　データと変数
　　1.4　シグマ記号について

第2章　度数分布表とヒストグラム
　　2.1　度数分布表
　　2.2　様々なグラフ
　　2.3　ヒストグラム（柱状グラフ）
　　2.4　分布の形状
　　2.5　度数分布表の応用

第3章　代表値と散らばりの尺度
　　3.1　代表値
　　3.2　散らばりの尺度
　　3.3　平均と分散の応用
　　3.4　度数分布表を用いた平均，分散，中央値の計算

第4章　2次元のデータ
　　4.1　分割表
　　4.2　変数の独立性
　　4.3　散布図
　　4.4　相関係数
　　4.5　共分散の性質

第5章　回帰分析
　　5.1　回帰分析とは
　　5.2　最小二乗法
　　5.3　決定係数
　　5.4　回帰分析の発展
　　5.5　回帰分析で注意すべきこと
　　5.6　偏相関係数

第6章　推定の考え方
　　6.1　標本調査
　　6.2　標本の抽出方法
　　6.3　推定の考え方
　　6.4　標本抽出と確率
　　6.5　シミュレーションの結果
　　6.6　ここまでの結論

第7章　確率変数
　　7.1　確率変数と確率分布
　　7.2　確率変数の平均と分散
　　7.3　二つの確率変数
　　7.4　期待値
　　7.5　平均，分散，共分散の性質
　　7.6　確率変数が3個以上の場合

第8章　母集団分布と推定
　　8.1　シミュレーションの予想が正しいことの証明
　　8.2　母集団分布の仮定の必要性
　　8.3　母比率の推定
　　8.4　実験データの分析
　　8.5　連続型確率変数と正規分布

第9章　実際の分析と推定
　　9.1　離散型確率分布の例
　　9.2　連続型確率分布の例
　　9.3　母集団分布の仮定
　　9.4　実際の分析と推定
　　9.5　分析する問題の解釈

第10章　仮説検定の考え方
　　10.1　基本的な考え方
　　10.2　検定統計量と許容範囲
　　10.3　棄却という結果
　　10.4　標本分布

第11章　仮説検定の例
　　11.1　理解するために重要なこと
　　11.2　1標本の問題
　　11.3　2標本の問題
　　11.4　母比率に関する仮説検定

第12章　実際の分析と仮説検定
　　12.1　帰無仮説と対立仮説
　　12.2　二種類の誤り
　　12.3　伝統的な仮説検定の考え方
　　12.4　帰無仮説の立て方
　　12.5　仮説検定の発展

第13章　正規分布と中心極限定理
　　13.1　大数の法則
　　13.2　中心極限定理

索引