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目次

基礎統計学(栄養科学シリーズNEXT)

基礎統計学 (栄養科学シリーズNEXT)

  • 鈴木 良雄(著)/ 廣津 信義(著)/ 中坊 幸弘(シリーズ総編集)/ 山本 茂(シリーズ総編集)
  • 1.栄養科学と統計学
    • 1.1 統計学とは
    • 1.2 栄養科学における統計学
    • 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 四分位偏差と四分位数範囲
    • 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:散らばりの程度を表す
  • 5.正規分布
    • 5.1 正規分布
    • 5.2 正規分布の性質
    • 5.3 標準得点:正規分布にあてはめてみる
    • 5.4 偏差値:平均値が50で標準偏差が10の正規分布に
    • 5.5 中心極限定理
    • 5.6 データの正規性の検定
    • 5.7 データの対数変換
    • 5.8 外れ値の対処
  • 6.標本集団から母集団を推定する
    • 6.1 母集団からの標本集団の抽出法
    • 6.2 標本集団からの母平均の推定
  • 7.検定の考え方
    • 7.1 検定の流れ
    • 7.2 有意性の検定
    • 7.3 両側検定か片側検定か:帰無仮説とは何か
    • 7.4 検定も間違える:偽陽性と偽陰性
    • 7.5 P値の考え方
    • 7.6 検定と信頼区間
  • 8.2標本の平均値の比較
    • 8.1 対応のある2標本の平均値の比較
    • 8.2 対応のない2標本の平均値の比較
    • 8.3 研究計画における標本数(n)の決め方
    • 8.4 ノンパラメトリックな2標本間の検定
    • 8.5 統計方法の選択
    • 8.6 統計方法の名前について
  • 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 ボンフェローニの考え方
    • 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 多重比較をするのに分散分析は必要ではない
    • 9.7 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
    • 11.3 回帰直線についての注意
  • 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 独立性の検定:カイ2乗検定
    • 14.3 例数が少ない場合:フィッシャーの直接確率検定
    • 14.4 被験者に対応がある場合:マクネマー検定
    • 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と生存率
    • 15.1 適合度の検定:カイ2乗検定
    • 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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