改訂版刊行にあたって
はじめに
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（視覚的にデータの分布の特徴をとらえる）
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（視覚的にデータの分布をとらえる）
Research　●顕在性不安症候群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……データの特徴をまとめる要約する
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、幾何平均）
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（双点列相関係数）
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　無作為抽出の他に考えるべきこと
5.1.3　母数と統計量
5.2　　標本分布と標準誤差……統計量の散らばりを使う
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

第6章　統計的仮説の検定と推定
　　　――データからどのようにして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：有意水準と臨海値
6.1.4　仮説の方向性と検定：片側検定と両側検定
6.1.5　2つの誤り
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　　相関係数の検定……変数間の関係を分析する
6.4.1　ピアソンの積算相関係数
6.4.2　相関係数の検定と評価
6.5　　度数についての検定……推測統計の手法
6.5.1　χ2（カイ2乗）分布を利用する�@：独立性の検定
6.5.2　χ2（カイ2乗）分布を利用する�A：適合度の検定
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
7.0.1　2つの異なる母集団とは？
7.0.2　t検定の目的
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
7.1.1　t検定の前提条件（t検定のおいて仮定されること）
7.1.2　統計的仮説と検定の方向
7.1.3　t検定の目的手順と検定
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
7.2.1　「対応のある場合」とは
7.2.2　t値の計算（対応のある場合）とは
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
7.3.1　“対応のない場合”の2つの平均値の差の信頼区間
7.3.2　“対応のある場合”の2つの平均値の差の信頼区間
Research　●知覚的防衛

第8章　分散分析
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　分散分析の考え方計算
8.1.4　効果の大きさを評価する：効果量
8.1.5　個々の平均値をさらに比較したい：多重比較
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　分散分析の後で
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

第9章　多変量解析――3つ以上の変数の間の関係を分析する
9.1　　多変量の分析
9.1.1　偏相関
9.2　　重回帰分析……ある変数を複数の変数から予測・説明する
9.2.1　多変量データと多変量解析
9.2.2　重回帰分析とは
9.2.3　重回帰分析の実行
9.2.4　重回帰分析の結果の検討
9.2.5　パス図を描く（図にあらわす）
9.2.6　結果のまとめ
9.2.7　重回帰分析をおこなうにあたって
9.3　　因子分析……背後に潜む変数を仮定する
9.3.1　相関係数と因子分析
9.3.2　因子分析の考え方
9.3.3　因子の解釈
9.3.4　因子のもとめかた

引用・参考文献一覧

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HY緒（臨界値）

解析のためのフローチャート
Tryと練習問題の解答
索引