はじめての心理統計法 
鵜沼秀行・長谷川桐　著

はじめに
本書の利用法
本書で使う主な記号一覧

第１章　統計の勉強をはじめる前に　　　心理統計はこころを理解するためのものさし
　　　　1.1　心理学の方法(１)……なぜデータ処理が必要なのだろうか　　
　　　　1.2　心理学の方法(２)……どのようなデータ処理が必要だろうか　　
　　　　1.3　心理データの特性……こころを測る

第２章　データの性質と度数分布　　　データの性質と尺度レベル／度数分布
　　　　2.1　質的変数・量的変数、スティーブンスの４つの尺度……データのもつ性質について考える　　
　　　　　　　2.1.1　質的変数、量的変数
　　　　　　　2.1.2　スティーブンスの４つの尺度
　　　　2.2　質的変数についての度数分布……データの特徴をまとめる　
　　　　　　　2.2.1　度数分布表とは　　
　　　　　　　2.2.2　グラフであらわす　　
　　　　　　　2.2.3　グラフ化の欠点
　　　　Research  乳児のアタッチメントの国際比較
　　　　2.3　量的変数についての度数分布……データの特徴をまとめる
　　　　　　　2.3.1　量的データ（量的変数）を度数分布表にまとめる　　
　　　　　　　2.3.2　量的変数についての度数分布表の概要　　
　　　　　　　2.3.3　グループ化された度数分布とグループ化されていない度数分布　　
　　　　　　　2.3.4　グループ化された度数分布表の作成手順　　
　　　　　　　2.3.5　グループ化されていない度数分布表　　
　　　　　　　2.3.6　グラフであらわす
　　　　Research  顕在性不安検査MAS（日本版）
　　　　
第３章　代表値と散布度　　　分布の特徴をとらえる
　　　　3.1　代表値……データの特徴を要約する
　　　　　　　3.1.1　平均値（算術平均）　　
　　　　　　　3.1.2　中央値　　
　　　　　　　3.1.3　最頻値（モード、並数）
　　　　3.2　散布度……データの散らばり具合をあらわす　
　　　　　　　3.2.1　標準偏差　　
　　　　　　　3.2.2　四分位偏差（四分領域）　　
　　　　　　　3.2.3　範囲（レンジ）
　　　　3.3　データの分布型から代表値や散布度について考える……データの分布型から考える　
　　　　　　　3.3.1　データの分布型のちがいによる代表値と散布度の算出　　
　　　　　　　3.3.2　分布の偏りに対する対応(１)：外れ値の処理　　
　　　　　　　3.3.3　分布の偏りに対する対応(２)：変数の変換（調和平均、対数平均）
　　　　3.4　分布の中の相対的位置と正規分布……順位と標準得点
　　　　　　　3.4.1　順位　　
　　　　　　　3.4.2　パーセンタイル順位　　
　　　　　　　3.4.3　標準得点　　
　　　　　　　3.4.4　標準正規分布の性質　　
　　　　　　　3.4.5　標準正規分布表を利用する　　
　　　　　　　3.4.6　偏差値
　　　　Research  心的回転

第４章　相関係数と連関係数　　　２つの変数の間の関係を分析する
　　　　4.1　直線相関……２変数間の直線的関係の強さを調べる
　　　　　　　4.1.1　ピアソンの積率相関係数　　
　　　　　　　4.1.2　決定係数と非決定係数　　
　　　　　　　4.1.3　予測(１)：変数Ｘ から変数Ｙ を予測する　　
　　　　　　　4.1.4　予測(２)：変数Ｙ から変数Ｘ を予測する　
　　　　4.2　順位相関係数……２つの順位値の間の関係を調べる
　　　　　　　4.2.1　スピアマンの順位相関係数　　
　　　　　　　4.2.2　ケンドールの順位相関係数
　　　　4.3　連関係数……カテゴリカルな２変数間の関係を検討する
　　　　　　　4.3.1　クロス集計　　
　　　　　　　4.3.2　Φ 係数（四分点相関係数）
　　　　4.4　その他の相関係数……カテゴリカルな変数と量的変数の関係　　
　　　　　　　4.4.1　点２系列相関係数（点双列相関係数）
　　　　Research  母親変数と子どもの知的発達に関する日米比較

第５章　標本と母集団　　　得られたデータとその背景にある「全体」の関係
　　　　5.1　母集団と標本抽出……限られたデータからはじめよう
　　　　　　　5.1.1　母集団と標本　　
　　　　　　　5.1.2　無作為抽出の前に考えるべきこと　　
　　　　　　　5.1.3　母集団は個人の集団か、それとも反応の集合か　　
　　　　　　　5.1.4　母数と統計量
　　　　5.2　標本分布と標準誤差……標本の散らばりを使う
　　　　　　　5.2.1　統計量は変化する：標本分布　　
　　　　　　　5.2.2　統計量の散らばり：標準誤差　　
　　　　　　　5.2.3　現実的な問題：標本が１つならば
　　　　5.3　正規分布と確率変数……正規分布を使うために
　　　　　　　5.3.1　確率分布と確率変数　　
　　　　　　　5.3.2　標準正規分布　　
　　　　　　　5.3.3　標準正規分布を使うために　　
　　　　　　　5.3.4　標本分布と正規分布の関係：標本平均の場合　　
　　　　　　　5.3.5　主な標本分布

第６章　統計的仮説の検定と推定　　　データからどのように母集団について結論を出すか
　　　　6.1　統計的仮説の検定とは……仮説の意味と検定の手順　　
　　　　　　　6.1.1　統計的仮説：帰無仮説とは　　　
　　　　　　　6.1.2　仮説検定の手順　　　　
　　　　　　　6.1.3　帰無仮説を棄却する基準：有意水準　　　
　　　　　　　6.1.4　臨界値と棄却域　　　　
　　　　　　　6.1.5　仮説の方向性と検定：片側検定と両側検定　　
　　　　　　　6.1.6　いろいろな誤り　　
　　　　6.2　検定の実際……ｔ 分布を使う　　　
　　　　　　　6.2.1　母集団の標準偏差がわからないとき　　　
　　　　　　　6.2.2　ｔ 分布と自由度　　　
　　　　　　　6.2.3　ｐ 値と効果量
　　　　6.3　区間推定……範囲を推定する　　
　　　　6.4　いろいろな検定(１)……相関係数の検定　　
　　　　　　　6.4.1　ピアソンの積率相関係数の検定　　
　　　　　　　6.4.2　母相関係数の検定と評価　　
　　　　　　　6.4.3　相関係数についてのその他の検定、推定　　　
　　　　6.5　いろいろな検定(２)：名義尺度……度数についての検定　　
　　　　　　　6.5.1　χ２分布を利用する�@：独立性の検定　　
　　　　　　　6.5.2　χ２分布を利用する�A：適合度の検定　　
　　　　6.6　いろいろな検定(３)：順序尺度……順位についての検定　　
　　　　　　　6.6.1　マン‐ホイットニーのＵ 検定　　　
　　　　　　　6.6.2　その他のノンパラメトリック法
　　　　Research  地下鉄内での援助行動　　

第７章　ｔ 検定　　　２つの平均値の間の有意差を検定する　
　　　　7.0　 t 検定をはじめる前に……２つの平均値の比較について考える　　
　　　　7.1　対応のない場合（独立の場合）……２つの平均値の差を検定する　　
　　　　7.2　対応のある場合（関連のある場合）……２つの平均値の差を検定する　　　
　　　　7.3　２つの平均値の差の信頼区間……差の大きさはどのくらいか　　　
　　　　Research　知覚的防衛　

第８章　分散分析　　　複数の平均値をまとめて比較する
　　　　8.1　一元配置……多くの平均値を一度に比較する　　
　　　　　　　8.1.1　なぜ分散分析が必要なのだろうか
　　　　　　　8.1.2　分散分析の考え方
　　　　　　　8.1.3　分散分析の計算
　　　　　　　8.1.4　Ｆ 分布を利用する
　　　　　　　8.1.5　効果の大きさを評価する：効果量
　　　　　　　8.1.6　ここの平均値をさらに比較したい：多重比較
    　　　　　8.1.7　Ｆ 検定とｔ 検定
　　　　　　　8.1.8　分散分析の前提
　　　　8.2　要因計画……２つ以上の要因を組み合わせる
　　　　　　　8.2.1　複数の要因を組み合わせると
　　　　　　　8.2.2　２要因分散分析（被験者間計画）の考え方
　　　　　　　8.2.3　２要因分散分析（被験者間計画）の計算例
　　　　　　　8.2.4　多重比較の考え方
　　　　　　　8.2.5　１人の被験者を繰り返し測定すると：被験者内計画
 　　　　　　 8.2.6　１要因被験者内計画の計算例
　　　　Research  ミューラー・リヤー錯視　　

まとめ　統計処理の実際
　　　　0.　統計処理をはじめる前に……目的や仮説と、変数の性質を確認しよう　　
　　　　1.　目的と変数の性質にしたがって整理し、分析手法を選択する……分析の目的は　　
　　　　2.　計算の実際……コンピュータの利用をめぐって　　
　　　　3.　データの表現と処理結果の記述……整理と表現の工夫　　
　　　　4.　データ処理の結果をどのように「説明」するか……考察
　　　　
統計数値表          
　　付表１　標準正規分布表     
　　付表２　ｔ 分布表（臨界値）  
　　付表３　χ２分布表（臨界値） 
　　付表４　マン-ホイットニーのＵ 検定のための表（臨界値） 
　　付表５　Ｆ 分布表（臨界値）
　　付表６　テューキー法で用いるｑ の表（臨界値） 

引用・参考文献一覧
索引