●大好評『アット・ザ・ベンチ』シリーズ最新刊。
●統計学の基本が楽に理解でき、つまずいている原因がすぐわかる。
●知りたいことをぱっと調べられ、図表が豊富でわかりやすい。
●データの統計処理がうまくいかない、これまで勉強する機会がなかった、授業を昔受けたが内容はうろ覚え、という人に最適。
●生物学、医学、農学、薬学、歯学分野の学生・院生から研究者まで使える、初心者にも親切な入門ハンドブック。
※エクセルで解くバイオ実験の実例つき

１　はじめに

２　統計学を正しく使用しよう－－よくある落とし穴
　2.1　間違った使用の例
　2.2　問題を明確にせよ
　2.3　統計学者との相談や作業について
　2.4　探索的統計学と推計統計学
　2.5　種々の変動の原因
　2.6　仮定条件をチェックすることの重要性，そして明白なことを無視することからの副次的な影響
　2.7　統計ソフトウェア・パッケージ

３　記述統計
　3.1　定義
　3.2　データを記述する数値手段
　　3.2.1　カテゴリーデータ
　　3.2.2　量的データ
　　3.2.3　外れ値の決定
　　3.2.4　記述統計測度の選び方
　3.3　データを図示する手段
　　3.3.1　データに対する適切なグラフ表示の選び方
　3.4　確率分布
　　3.4.1　二項分布
　　3.4.2　正規分布
　　3.4.3　あなたのデータの正規性を評価しよう
　　3.4.4　データ変換
　3.5　中心極限定理
　　3.5.1　標本比率に対する中心極限定理
　　3.5.2　標本平均に対する中心極限定理
　3.6　標準偏差と標準誤差の違い
　3.7　誤差バー
　3.8　相関
　　3.8.1　相関と因果関係

４　実験計画
　4.1　数理モデルと統計モデル
　　4.1.1　生物学モデル
　4.2　変数間の関係の表し方
　4.3　標本の選び方
　　4.3.1　サンプリングにおける問題：偏り
　　4.3.2　サンプリングにおける問題：正確度と精度
　4.4　モデルの選び方
　4.5　標本サイズ
　4.6　リサンプリングと反復

５　信頼区間
　5.1　信頼区間の解釈
　　5.1.1　信頼水準
　　5.1.2　精度
　5.2　信頼区間の計算
　　5.2.1　大標本の標本平均に対する信頼区間
　　5.2.2　小標本の標本平均に対する信頼区間
　　5.2.3　母集団比率に対する信頼区間
5.3　標本サイズの計算

6　仮説検定
　6.1　基本的な原理
　　6.1.1　p値
　　6.1.2　仮説検定のよくある誤り
　　6.1.3　仮説検定の検出力
　　6.1.4　統計的な有意性の解釈
　6.2　よく使われる仮説検定
　　6.2.1　t検定
　　6.2.2　z検定
　　6.2.3　F検定
　　6.2.4　テューキー（Tukey）検定とシェフェ（Scheffé）検定
　　6.2.5　●検定：適合度，または独立性の検定　　●カイ二乗
　　6.2.6　尤度比検定（Likelihood Ratio Test）
　6.3　ノンパラメトリック検定
　　6.3.1　ウィルコクソン‐マン‐ホイットニー（Wilcoxon‐Mann‐Whitney）順位和検定
　　6.3.2　フィッシャー（Fisher）の正確計算検定
　　6.3.3　並べ替え検定
　6.4　E値

7　回帰と分散分析（ANOVA）
　7.1　回帰
　　7.1.1　パラメータ推定
　　7.1.2　仮説検定
　　7.1.3　ロジスティック回帰
　　7.1.4　線形重回帰
　　7.1.5　回帰でのモデル構築――どの変数を使うべきか？
　　7.1.6　仮定条件の検証
　　7.1.7　回帰における外れ値
　　7.1.8　事例研究
　7.2　分散分析（ANOVA）
　　7.2.1　一元配置分散分析モデル
　　7.2.2　二元配置分散分析モデル
　　7.2.3　分散分析の仮定条件
　　7.2.4　マイクロアレイデータに対する分散分析モデル
　7.3　分散分析モデルと回帰モデルが共通に持つ事項

8　そのほかのテーマ
　8.1　類別法
　8.2　クラスター法
　　8.2.1　階層クラスター法
　　8.2.2　分割クラスター法
　8.3　主成分分析
　8.4　マイクロアレイデータの分析
　　8.4.1　データ
　　8.4.2　正規化
　　8.4.3　統計分析
　　8.4.4　分散分析（ANOVA）モデル
　　8.4.5　分散仮定
　　8.4.6　多重検定法の論点
　8.5　最大尤度（さいだいゆうど）
　8.6　頻度統計学者とベイズ統計学者について

参考文献
索引
エクセルを使うと　索引