実験で使うとこだけ生物統計　１「決定版」「キホンのキ」

こんな方にオススメ！まずは統計の基礎を固めたい方。統計は学習したがいまひとつピンときていない方。まずは基礎固め！

「実践的な統計が身につく」と評判の書籍が7年ぶりに改訂，決定版として登場！検定法の理解に必須な基本がするっとわかります．実験後に検定法を考えている，SDとSEの使い分けが不安…という研究者は必読です！

目次

【目次】
はじめに―改訂によせて
いくつ心あたりがある？ チェックリストで確認しよう！
本書で使用した記号と意味

1章 本書を読む前に
1-1 以下を理解していれば本書を読む必要はないかも
1-2 統計のキホンを理解しよう
1-3 いわれるがままを脱しよう
1-4 実験で使うとこだけ押さえよう！

2章 検定前の「研究者としての心構え」とは？
2-1 研究者が押さえるべきポイントは？
2-2 「実験してから→検定を考える」ではいけない
2-3 あなたの研究対象は標本か母集団か？
2-4 無作為抽出（ランダムサンプリング）してる？
2-5 妥当な標本の大きさnとは？
2-6 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本
2-7 妥当な群数は？
2-8 標本平均を考える意味
2-9 データの特徴は？
2-10 自分の測定誤差を知ってる？
2-11 有効数字を無視してない？
2-12 外れ値はどうする？
2-13 研究者としての基本

3章 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）はどう違うのか？
3-1 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）の違いをマスターしよう！
3-2 標準偏差（SD）を理解する１
3-3 標準偏差（SD）を理解する２
3-4 標準偏差（SD）を理解する３
3-5 研究者は標本平均±SDで何を表現したいのか？
3-6 標準誤差（SE）を理解する
3-7 研究者は標本平均±SEで何を表現したいのか？
3-8 標本平均±SDと標本平均±SEの使い分けは?
[Advanced] 不偏分散はなぜn?1で割るのか?

4章 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定のどちらを使うべきか？
4-1 パラメトリック検定とは？
4-2 ノンパラメトリック検定とは？
4-3 正規性の検定とは？
4-4 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定どちらを使うべきか？ <　ほか

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