第1章　データの特徴を見る◎度数分布表
1.1　度数分布表を作ろう
1.2　ヒストグラムを描こう

第2章　データの特徴を計算する◎基礎統計量
2.1　平均値・中央値・最頻値を計算しよう
2.2　分散と標準偏差を計算してみると……
2.3　データを標準化する

第3章　対応しているデータの関係を知る◎相関係数
3.1　散布図を描こう
3.2　相関係数から読み取れること
3.3　順位相関って何だろう
3.4　無相関の検定をしてみよう

第4章　データの正規性を調べる◎正規母集団
4.1　正規確率紙を利用しよう
4.2　歪度と尖度を計算してみると……
4.3　データを正規分布に近づけよう――データの変換
4.4　測定ミス？――外れ値の棄却検定

第5章　対応しているデータから予測する◎回帰直線
5.1　回帰直線で予測しよう
5.2　その回帰直線は役に立つか？

第6章　データから推定する◎区間推定
6.1　平均値を推定したい――母平均の区間推定
6.2　比率を推定したい――母比率の区間推定
6.3　データをいくつ集めればよいのだろうか

第7章　データから検定する◎仮説の検定
7.1　平均値をテストする――母平均の検定
7.2　比率をテストする――母比率の検定
7.3　理論値とのズレを測る――適合度検定

第8章　2組のデータを比較する（1）◎差の検定
8.1　2つの母平均に差があることを示したい
8.2　等分散性の検定
8.3　対応のある2つの母平均に差があることを示したい
8.4　2つの母比率に差があることを示したい

第9章　2組のデータを比較する（2）◎ノンパラメトリック検定
9.1　ウィルコクスンの順位和検定
9.2　符号検定とウィルコクスンの符号付順位検定

第10章　データの関連を調べる◎独立性の検定
10.1　クロス集計表
10.2　独立性の検定をしてみよう

第11章　いろいろな確率分布とその数表◎数表の見方
11.1　確率変数と確率分布と確率
11.2　標準正規分布の数表
11.3　自由度mのカイ2乗分布の数表
11.4　自由度mのt分布の数表
11.5　自由度（m，n）のF分布の数表
11.6　ノンパラメトリック検定の数表

演習の解答