基礎統計学　第2版

1.    栄養学と統計学
 1.1    統計学とは
 1.2    栄養学における統計学
 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：データに含まれる要素の数を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    四分位範囲と四分位偏差
 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：散らばりの程度を比較する方法

5.    正規分布
 5.1    正規分布とは
 5.2    標準得点
 5.3    中心極限定理
 5.4    データの正規性の検定
 5.5    データの対数変換
 5.6    外れ値への対処

6.    標本の抽出法と標本の性質
 6.1    母集団から標本を抽出する方法
 6.2    標本から母平均を推定する方法

7.    検定の考え方
 7.1    検定とは
 7.2    両側検定と片側検定：帰無仮説とは何か
 7.3    検定も間違える：偽陽性と偽陰性
 7.4    P値の考え方
 7.5    検定と推定

8.    2群の平均値の比較
 8.1    対応のある2群の平均値の比較
 8.2    対応のない2群の平均値の比較
 8.3    研究計画における標本サイズ（n）の決め方
 8.4    分布に正規性が仮定できない2群の比較
 8.5    検定法の選択

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    ボンフェローニ法
 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

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    カイ2乗検定：独立性の検定
 14.3    フィッシャーの直接確率検定：例数が少ない場合
 14.4    マクネマー検定：被験者に対応がある場合
 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
 15.1    カイ2乗検定：適合度の検定
 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