第1章　間違った統計手法を使わないために

1.1　統計解析の目的は？
1.2　最低限の用語の解説
1.3　データのビジュアル化
1.4　フローチャートを用いた統計手法の選択
1.5　「統計学的に有意」とは？
1.6　データの正規性はなぜ重要なのか？
1.7　ポストホックテスト（Post-hoc text）とは？
1.8　外れ値はどのように取り扱えばよいか
1.9　標準偏差と標準誤差の違い
1.10　両側検定と片側検定の違い
1.11　95%信頼区間とは？
1.12　ガウス分布

第2章　GraphPad Prism 4 入門編　クイックツアー

第3章　パラメトリック検定

3.1　母週間の平均値との比較：One Sample t-test
3.2　対応のない2群の比較：Unpaired t-test (Student's t-test)
3.3　対応のない2群の比較：Unpaired t-test with Welch's correction
3.4　対応のない2群の比較：Paired t-test
3.5　独立した3群以上の比較：One-way Factorial ANOVA and Multiple Comparison tests
3.6　2つのカテゴリー変数で分類される多群の比較 ー 繰り返しのない場合：Two-way ANOVA
3.7　2つのカテゴリー変数で分類される多群の比較 ー 繰り返しのある場合：Two-way Factorial ANOVA
3.8　反復測定 ー 分散分析法：Two-way Repeated measure ANOVA
3.9　2つのカテゴリー変数で分類される多群の比較 ー 多重比較：Two-way Factorial ANOVA with post-hoc test
3.10　2つのカテゴリー変数で分類される多群の比較 ー 交互作用のある場合：Two-way Factorial ANOVA, interaction

第4章　ノンパラメトリックテスト

4.1　独立2群の比較：Mann-Whitney U-test
4.2　独立3群以上の比較：Kruskal-Wallis test with post-hoc test
4.3　対応のある2群の比較：Wilcoxon signed rank test
4.4　対応のある3群以上の比較：Friedman test with post-hoc test

第5章　相関関係の検定

5.1　ピアソンの相関係数：Pearson's correlation coefficient
5.2　スピアマンの順位相関係数：Speaman's correlation coefficient by rank

第6章　2変数間の回帰

6.1　単純直線回帰：Linear regression
6.2　非線形回帰：Non-linear regression

第7章　カテゴリーデータの検定

7.1　2×2分割表：χ2（カイ2乗）検定：Chi-square test
7.2　Fisherの直接確率法とYatesの補正
7.3　1×m分割表におけるχ2（カイ2乗）検定：Chi-square test

第8章　生存分析：Survival analysis

8.1　カプラン・マイヤー法：Kaplan-Meier法

第9章　曲線回帰のための非線形回帰の利用

9.1　受容体結合実験
9.2　2-コンパートメントモデル：Two phase exponential decay
9.3　非線形解析のための多彩な計算ツール

索引