確率化テストの方法　誤用しない統計的検定　※絶版

概要

　本書は、既成の方法（t検定や分散分析やノンパラメトリックの諸方法）とは異なり、複雑な数式や換算表が不要。直観的に理解ができる統計的検定の方法、すなわち確率化テストについて解説。
（本書巻末の申込用紙によって、確率化テストのパソコン・ソフト［DOS/V版・旧MacOS版］が無料で利用できます。）

目次

まえがき
質問集
確率化テストの有用性
1　入門編
統計的検定のエッセンス
統計的検定とは何か
確率化テストのエッセンス
＊既成の方法のエッセンス
（先頭の＊印は既成の方法を解説した節であることを示す）

2　初級編
基礎統計
平均・分散・標準偏差
＊正規分布
＊標本分布
統計的検定の論理
＊t検定
＊2つの学派
＊既成の方法の前提
2つの検定法の違いの要点
確率化テストと既成の方法の比較
代用法としての既成の方法
確率化テストと代用法の結果が食い違う場合
1要因のデータと確率化テスト
＊1要因の分散分析
2要因のデータと確率化テスト
＊2要因の分散分析
ノンパラメトリック法の考え方
確率化テストとノンパラメトリック法
個数で表されるデータ（計数値）の場合
確率化テストとpermutationテスト
確率化テストの特徴
応用自在の確率化テスト
確率化テストにおけるデータ数とp値
統計的検定の限界
非統計的な推論の必要性
既成の方法の制限
統計的検定の適切な使い方
観察型研究での擬似確率値の計算
今までに実施された「統計的検定を誤用した」観察型研究の再評価

3　中級編
複雑な実験デザインへの確率化テストの適用
片側検定と両側検定
多重比較
主効果・交互作用・単純主効果
＊分散分析における交互作用
確率化テストにおける交互作用
3つ以上の要因がある場合の分散分析における単純主効果
3つ以上の要因がある場合の確率化テストにおける単純主効果
3つ以上の要因がある場合の多重比較
確率化テストにおける工夫
分類と計数値
相関係数
傾向検定
計算を速くするために
実験デザインとデータの組み合わせ方法
実験デザインの概要
組み合わせの作り方
完全確率化1要因のデザイン
完全確率化2要因のデザイン
完全確率化N要因のデザイン
ブロック内確率化1要因セル内n＝1のデザイン
ブロック内確率化N要因セル内n＝1のデザイン
ブロック内確率化1要因セル内n＞1のデザイン
ブロック内確率化N要因セル内n＞1のデザイン
繰り返し1要因のデザイン
繰り返しN要因のデザイン
繰り返し1要因＋完全確率化1要因のデザイン
繰り返しN要因＋完全確率化1要因のデザイン
繰り返し1要因＋完全確率化N要因のデザイン
不完全割りつけのデザイン
非確率化のデザイン

4　例題集
確率化テストの要点とデータ入力の方法
確率化テストの要点
データの入力について
平均の差
完全確率化（1要因）［P水準］平均の差
完全確率化（1要因）［2水準］平均の差
完全確率化（2要因）［P水準，Q水準］平均の差
全確率化（N要因）［P水準，Q水準，R水準］平均の差
ブロック内確率化（1要因）［P水準］｛n＝1｝平均の差
ブロック内確率化（1要因）［2水準］｛n＝1｝平均の差
ブロック内確率化（N要因）［P水準］｛n＝1｝平均の差
ブロック内確率化（1要因）［P水準］｛n＞1｝平均の差
ブロック内確率化（N要因）［P水準］｛n＞１｝平均の差
繰り返し（1要因）［P水準］｛ランダム｝平均の差
繰り返し（1要因）［P水準］｛固定｝平均の差
繰り返し（1要因）［2水準］｛ランダム｝平均の差
繰り返し（1要因）［P水準］｛固定｝平均の差
繰り返し（N要因）［P水準］｛ランダム｝平均の差
完全確率化（1要因）［P水準］＋繰り返し（1要因）［Q水準］｛ランダム｝平均の差
完全確率化（2要因）［P水準，Q水準］＋繰り返し（1要因）［R水準］｛ランダム｝平均の差
完全確率化（1要因）［P水準，Q水準］＋繰り返し（2要因）［R水準］｛ランダム｝平均の差
不完全割りつけのデザイン
平均以外の検定尺度量の差
完全確率化（1要因）［P水準］標準偏差の差
完全確率化（1要因）［P水準］重みづけをした平均の差
完全確率化（1要因）［P水準］中央値の差
完全確率化（1要因）［P水準］計数値（2分類）の差
完全確率化（1要因）［P水準］計数値（N分類）の差
完全確率化（1要因）［P水準］での傾向検定
観察データの疑似確率
非確率化（1要因）［P水準］平均の差
非確率化（1要因）［P水準］計数値の差
非確率化群の相関の程度

5　補足編
＊母分散の推定は自由度で割る
ランダムな組み合わせ法のプロセス
ランダムな組み合わせ法の妥当性
パソコンの計算スピードについて
用意したパソコン・ソフトについて
引用文献
索引
謝辞

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