基礎統計学 第2版
キソトウケイガクダイ2ハン
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内容紹介
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目次
- 1. 栄養学と統計学
- 1.1 統計学とは
- 1.2 栄養学における統計学
- 1.3 統計学を学ぶにあたって
- 2. データの種類
- 2.1 量的データと質的データ:はかることができるかできないか
- 2.2 連続データと離散データ
- 3. 度数分布図と代表値
- 3.1 度数分布図(ヒストグラム)
- 3.2 代表値:ひとつの数字でデータの分布の特徴を表す
- 3.3 四分位数:データに含まれる要素の数を4等分する
- 3.4 パーセント点(パーセンタイル):データ数を100等分する
- 3.5 最小値,最大値と範囲
- 3.6 代表値の特徴:平均値,中央値,最頻値の比較
- 4. データの散布度(散らばり)
- 4.1 四分位範囲と四分位偏差
- 4.2 標準偏差:散らばりを表現する
- 4.3 代表値と散布度による分布の表現
- 4.4 変動係数:散らばりの程度を比較する方法
- 5. 正規分布
- 5.1 正規分布とは
- 5.2 標準得点
- 5.3 中心極限定理
- 5.4 データの正規性の検定
- 5.5 データの対数変換
- 5.6 外れ値への対処
- 6. 標本の抽出法と標本の性質
- 6.1 母集団から標本を抽出する方法
- 6.2 標本から母平均を推定する方法
- 7. 検定の考え方
- 7.1 検定とは
- 7.2 両側検定と片側検定:帰無仮説とは何か
- 7.3 検定も間違える:偽陽性と偽陰性
- 7.4 P値の考え方
- 7.5 検定と推定
- 8. 2群の平均値の比較
- 8.1 対応のある2群の平均値の比較
- 8.2 対応のない2群の平均値の比較
- 8.3 研究における標本サイズ(n)の決め方
- 8.4 分布に正規性が仮定できない2群の比較
- 8.5 検定法の選択
- 9. 3つ以上の群の平均値の比較
- 9.1 検定の多重性
- 9.2 分散分析:全体としての比較
- 9.3 ボンフェローニ法
- 9.4 分散の均一性
- 9.5 多重比較の帰無仮説と分析方法
- 9.6 多重比較に用いられる方法
- 10. 2つの変数の相関
- 10.1 ピアソンの相関係数
- 10.2 ピアソンの相関係数の評価方法
- 10.3 スピアマンの順位相関係数
- 10.4 相関関係についての注意
- 11. 2つの変数の回帰分析
- 11.1 回帰直線
- 11.2 回帰分析の結果の見方
- 12. 多変数の関係
- 12.1 対応のある多群間の平均値の比較
- 12.2 重回帰
- 13. 研究デザインとクロス集計表
- 13.1 研究デザイン
- 13.2 クロス集計表
- 14. クロス集計表の解析
- 14.1 割合の信頼区間と母比率の差の検定
- 14.2 カイ2乗検定:独立性の検定
- 14.3 フィッシャーの直接確率検定:例数が少ない場合
- 14.4 マクネマー検定:被験者に対応がある場合
- 14.5 相対リスク,絶対リスク減少,オッズ比の解析
- 15. クロス集計表の応用
- 15.1 カイ2乗検定:適合度の検定
- 15.2 分類に順序がある集計表の検定
- 15.3 一定期間のイベント発生の解析
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