生命科学・生物工学のための 間違いから学ぶ実践統計解析　R・Pythonによるデータ処理事始め

統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました！　本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。【目次】第1部　Rを使って統計解析を行おう第1章　平均値にご注意を第2章　正規分布を極める第3章　データの数はいくつ必要？第4章　平均の差の検定の使い方第5章　正しい統計記述とは？第6章　外れ値にご用心第7章　多重比較って何？第8章　χ2検定の使い方？第9章　相関と相関係数第10章　単回帰は難しい第11章　誤差の伝播第12章　直交表と重回帰分析第2部　Pythonでも統計解析を行えるようになろう第13章　Python？第14章　Python の文法　分岐と繰り返し第15章　Pythonによる統計入門1第16章　Pythonによる統計入門2第17章　主成分分析その1，方法のおさらい第18章　主成分分析その2，結果を解釈する第19章　偽反復第20章　階層クラスター分析はちょっときまぐれ第21章　微妙な時のしきい値が肝心第22章　深層学習，すぐできます第3部　統計解析の基本を見直そう第23章　p値とサンプルサイズ第24章　統計処理の落とし穴