基礎統計学

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