【統計学入門　目次】

• 第1章　統計学の基本概念
  • 1.1 統計学とは何ぞや？
  • 1.2 推計学とは何ぞや？
  • 1.3 データの要約方法
  • 1.4 検定の考え方
  • 1.5 統計的仮説検定の考え方
  • 1.6 推定
  • 1.7 科学的研究の種類とデザイン
  • 1.8 科学的思考法
• 第2章　データの基本処理
  • 2.1 データの種類と統計手法
  • 2.2 データの分布と統計手法
  • 2.3 パラメトリック手法とノンパラメトリック手法
  • 2.4 差と比とパーセントの使い分け
  • 2.5 標準誤差・標準偏差・変動係数・偏り
  • 2.6 尺度合わせと異常値
• 第3章　1・2標本のデータの処理
  • 3.1 1標本の計量値
  • 3.2 1標本の計数値
  • 3.3 2標本の計量値
  • 3.4 2標本の計数値
• 第4章　多標本のデータの処理
  • 4.1 多標本の計量値 (1)データに対応がない場合
  • 4.1 多標本の計量値 (2)データに対応がある場合
  • 4.2 多標本の計数値 (1)順序尺度(順序データ)
  • 4.2 多標本の計数値 (2)名義尺度(分類データ)
• 第5章　相関と回帰
  • 5.1 相関係数と回帰直線
  • 5.2 間違いやすい相関と回帰
  • 5.3 計数値の相関と回帰
  • 5.4 級内相関係数と一致係数
  • 5.5 各種手法の相互関係
• 第6章　多変量解析の概念
  • 6.1 多変量解析の目的
  • 6.2 データの要約と多変量解析
  • 6.3 多変量解析の分類
• 第7章　重回帰分析
  • 7.1 重回帰モデル
  • 7.2 重回帰分析結果の解釈
  • 7.3 変数の選択
  • 7.4 パス解析
• 第8章　共分散分析
  • 8.1 共分散分析の原理
  • 8.2 共分散分析結果の解釈
  • 8.3 共分散分析と層別解析
  • 8.4 共分散分析と重回帰分析
  • 8.5 共分散分析と二元配置分散分析
• 第9章　判別分析
  • 9.1 判別分析の原理
  • 9.2 群の判別と診断率
  • 9.3 1変量の場合
  • 9.4 多変量の場合
  • 9.5 変数選択法
  • 9.6 ロジスティック曲線
• 第10章　ロジスティック回帰分析
  • 10.1 ロジスティック回帰分析の原理
  • 10.2 各種のシグモイド曲線
  • 10.3 ロジスティック回帰分析の計算法
  • 10.4 変数選択法
  • 10.5 多項ロジスティック回帰分析
• 第11章　主成分分析
• 第12章　因子分析
• 第13章　正準相関分析
• 第14章　重判別分析
• 第15章　クラスター分析
• 付録
  • 付録1　各種の確率分布
  • 付録2　多施設共同臨床試験における終了施設数曲線のシミュレート
  • 付録3　参考書

最終更新日：2008年10月1日 　前口上へ 第1章へ

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