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 ポストホック検定（Post-hoc test）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 ver.5 入門編 クイックツアー
ステップ1：GraphPad Prismを立ち上げる
ステップ2：新しいプロジェクトの作成
ステップ3：サンプルデータを参考に、データを入力する
ステップ4：グラフを作成する
ステップ5：非線形回帰（nonlinear regression）を行い、曲線を求める
ステップ6：分析結果の表示
ステップ7：グラフのカスタマイズ
ステップ8：転送、エクスポートと印刷
ステップ9：グラフの複製（クローニング、Cloning）
ステップ10：グラフの編集
ステップ11：グラフのレイアウト機能
ステップ12：自動リンク機能と更新機能
ステップ13：ノートの追加機能、他、便利な機能
第3章 パラメトリック検定
3.1 母集団の平均値との比較：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（分散が等しくない場合のWelchの補正）： Unpaired t-test with Welch's correction
3.4 対応のある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 —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 —繰り返しのある場合
3.8 反復測定—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 —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 —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検定
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 非線形回帰とその検定および2曲線の適合度検定： 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 l×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
8.2 ログ・ランク法：Log-rank（Mantel-Cox）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 非線形回帰を用いた標準曲線からの未知濃度の計算： タンパク定量およびEIAキットによる定量
9.3 2-コンパートメントモデル：Two phase exponential decay
9.4 非線形解析のための多彩な計算ツール
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