実験で使うとこだけ生物統計1 キホンのキ 改訂版

  • ISBN : 9784758120760
  • ページ数 : 110頁
  • 書籍発行日 : 2017年3月
  • 電子版発売日 : 2018年3月30日
  • 判 : A5判
  • 種別 : eBook版 → 詳細はこちら
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¥2,420 (税込)
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商品情報

好評の入門書が統計家の査読を受け改訂!基礎固めの第1巻!

数学的な内容は理解すべき最低限にとどめ、感覚的に理解できるように統計を解説しました。統計検定に悩んでいる研究者や学生のみなさまに!

実験で使うとこだけ生物統計2 キホンのホン 改訂版

■ 序文

改訂版 はじめに

本シリーズの初版は実験研究者の視点からわかりやすく読み切れる生物統計の本をめざして執筆し,多くの方々にご好評をいただいた.しかしながら,統計が専門ではない私が十分に理解していないことが災いし,専門家からみると偏った記述になっている部分があったことから,いくつかの改善点のご指摘を受けた.それを受け,より正確でわかりやすい内容をめざし,改訂することとなった.改訂にあたっては,さらにわかりやすい記述を心がけ,また,間違いのないように統計学の専門家に査読をいただいた.専門家からは不適切な記述に加えて,統計の考え方に関するいくつかのご指摘をいただき,それらも加えて修正した.

◆◆◆

細かい部分までは書けないが,大きな修正点は以下のとおりである.

①t分布に関連する説明に誤りがあったため,t分布がかかわる標準誤差(3-7~3-9)およびt検定(5-5~5-9)の記述を修正した.

②パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の適用範囲をより詳しく記載し,両者の検定力の違いに関しても追記した(4章)

③二元配置分散分析での多重比較の問題点(7-5)については,統計の限界とそれにどのように対応するのかをより率直に説明した.

◆◆◆

統計検定は実験結果を客観的に判断するためのツールであるが,ある程度主観の入り込む余地がある.これを利用すると検定結果を操作することが可能である.このような統計検定の利用は本来許されることではない.しかし,どうしても有意差が欲しい場合が出てくると,都合のよい検定法に走りがちとなる.初版から研究の目的は真実を知ることであり,有意差を得ることではないことを重ね重ね書いてきたつもりである.

本改訂版が読者のみなさんの統計検定のさらなる理解に貢献できることを祈念する.


2017年2月

池田郁男

■ 目次

いくつ心あたりがある?チェックリストで確認しよう!

1章 本書を読む前に

1-1 いわれるがままを脱しよう

1-2 実験で使うとこだけおさえよう!

2章 検定前の「研究者としての心構え」とは?

2-1 あなたの研究対象は標本か母集団か?

2-2 妥当な標本の大きさnとは?

2-3 妥当な群数は?

2-4 データの特徴は?

2-5 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本

2-6 標本データの平均値を考える意味

2-7 「実験→統計」ではいけない

2-8 自分の測定誤差を知っているか?

2-9 有効数字を考える

2-10 外れ値を考える

2-11 実験計画を立てるときのルール

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母集団の母平均,母分散,母標準偏差を理解する

3-3 標準偏差(SD)を理解する②標本平均,標本分散,標本標準偏差を理解する

3-4 標準偏差(SD)を理解する③不偏分散,不偏標準偏差を理解する

3-5 平均値±SD(不偏標準偏差)は何を意味しているのか?

3-6 研究者は平均値±SDで何を表現したいのか?

3-7 標準誤差(SE)を理解する

3-8 t分布を理解する

3-9 研究者は平均値±SEで何を表現したいのか?

3-10平均値±SDと平均値±SEの使い分けは?

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?


第1巻をおえて

付録 本書で使用した記号と意味

参考図書

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