実験で使うとこだけ生物統計〈1〉キホンのキ 決定版 [単行本]

実験で使うとこだけ生物統計〈1〉キホンのキ 決定版 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  こんな方にオススメ！まずは統計の基礎を固めたい方。統計は学習したがいまひとつピンときていない方。まずは基礎固め！

• 目次

  【目次】
  はじめに―改訂によせて
  いくつ心あたりがある？ チェックリストで確認しよう！
  本書で使用した記号と意味
  
  1章 本書を読む前に
  1-1 以下を理解していれば本書を読む必要はないかも
  1-2 統計のキホンを理解しよう
  1-3 いわれるがままを脱しよう
  1-4 実験で使うとこだけ押さえよう！
  
  2章 検定前の「研究者としての心構え」とは？
  2-1 研究者が押さえるべきポイントは？
  2-2 「実験してから→検定を考える」ではいけない
  2-3 あなたの研究対象は標本か母集団か？
  2-4 無作為抽出（ランダムサンプリング）してる？
  2-5 妥当な標本の大きさnとは？
  2-6 各群の標本の大きさnは同じ数にするのが基本
  2-7 妥当な群数は？
  2-8 標本平均を考える意味
  2-9 データの特徴は？
  2-10 自分の測定誤差を知ってる？
  2-11 有効数字を無視してない？
  2-12 外れ値はどうする？
  2-13 研究者としての基本
  
  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
  3-3 標準偏差（SD）を理解する②
  3-4 標準偏差（SD）を理解する③
  3-5 研究者は標本平均±SDで何を表現したいのか？
  3-6 標準誤差（SE）を理解する
  3-7 研究者は標本平均±SEで何を表現したいのか？
  3-8 標本平均±SDと標本平均±SEの使い分けは?
  [Advanced] 不偏分散はなぜn-1で割るのか?
  
  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？
  
  5章 有意差があるとは？
  5-1 有意差の意味を理解しよう！
  5-2 p値を理解しよう！
  
  第1巻をおえて
  参考図書
  索引

• 出版社からのコメント

  今さら聞けないその疑問，するっと解消します！

• 内容紹介

  「実践的な統計が身につく」と評判の書籍が7年ぶりに改訂，決定版として登場！検定法の理解に必須な基本がするっとわかります．実験後に検定法を考えている，SDとSEの使い分けが不安…という研究者は必読です！

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  池田 郁男(イケダ イクオ)
  １９８０年九州大学大学院農学研究科博士課程修了、農学博士。１９８０年九州大学農学部食糧化学工学科栄養化学講座助手。１９８２～１９８４年米国ジョージワシントン大学健康医学研究所生化学科研究員。１９９２年九州大学農学部助教授。１９９９年九州大学大学院農学研究院生物機能科学部門助教授。２００５年東北大学大学院農学研究科生物産業創成科学専攻教授。２０１８年東北大学未来科学技術共同研究センター教授。２０２２年東北大学大学院農学研究科特任教授（客員）、東北大学名誉教授。長年、資質栄養学、脂質生化学および食品機能科学に関する基礎研究に従事。統計学本を読んで何度も挫折したが、大学での統計学の講義を担当、学会での教育講演を通して統計の本質的な部分をつかむことができた。現在も統計のまちがいが減ることを祈りつつ講義、講演を続けている

実験で使うとこだけ生物統計〈1〉キホンのキ 決定版 の商品スペック