このページでは当サイトが参考にしている書籍、おススメする書籍を紹介します。
最初はこの『入門 統計学』がおすすめです。
標準偏差や検定といった基本的なところから、多変量解析、実験計画法、更にはめったに記載している書籍が見当たらないノンパラメトリック分析まで、非常に幅広い分野を網羅しています。
また基本的な式は載っていますが、導出過程といったものは無いので、数式がそれほど得意ではない、数式は最小限でOKといった方はこの書籍だけで十分です。
またラストに掲載されている参考文献には、文献名だけでなく、その書籍の概要が記載されており、より重点的に知りたい分野を勉強する為に最適な文献へ誘導してくれます。
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次に『基本統計学』です。
先の入門 統計学と違い、こちらは式の導出に力を注いでいます。
特にあまり見かけない、標準偏差に自由度を使う理由に関しても導出がされていますので、より数学的に知りたいという方にはおススメです。
この本には、検定や統計量におけるサンプルサイズの決め方が記載されています。
実は検出力や効果量といったワードに言及した本は、ほとんど見られないために、本当に貴重な本です。
<またこの本の著者である永田先生の特徴なのですが、基本的に同じ計算過程を繰り返しながら取り扱う式だけ変えるという手法を取っています。
なので、最初は難しく見える計算過程も、同じ流れなので慣れていきます。
今までの式とどこが違うのか、特徴が非常に見えやすいです。
最初は戸惑いますがおススメです。
多重比較法についてはこの統計的多重比較法の基礎がおススメです。
この本も先のサンプルサイズの決め方と同じ永田靖著となります。
ゆえに同様に、同じ流れを繰り返しながら、異なる手法の計算を繰り返すというものになっています。
またこの多重比較法についても、日本語文献では見かけるものがほとんど無い為、勉強する上で数少ない資料になります(最初に紹介した入門 統計学でも参考文献委挙げられています)。
実験計画法と分散分析ならコチラの実験計画と分散分析のはなしです。
この本をはじめとした大村平著作のはなしシリーズは、網羅的ではありませんが、各手法の本質を分かりやすく、砕けた表現で教えてくれます。
話があちらこちらに行って、今何がしたかったのか見失いがちにはなるのですが、
「なぜこういう手法なのか」
をイメージする上ではこの上なく分かりやすい本になります。
今後おススメ書籍が増えたら、更新していきます。