まえがき

1 基本的事項
1.1 データの不確実性
1.2 データのバラツキと確率法則
1.3 正規分布
1.4 サンプルサイズとバラツキ
1.5 モデルによる真の分布の近似

2 P値とは?
2.1 P値とは何か
2.2 学術論文に見るP値:3つの例

3 P値の誤用
3.1 サンプルサイズを無視してP値を有意水準5%で判定する誤り
3.2 P値のバラツキを無視して有意水準5%でP値を評価する誤り
3.3 医師国家試験の誤出題

4 P値の算出
4.1 P値の算出
4.2 統計ソフトからアウトプットされるP値

5 統計的推論と統計的判定:真の検定を求めて
5.1 推論と判定
5.2 P値と統計的検定
5.3 Neyman-Pearson 流検定に対する Fisher の批判
5.4 真の統計的検定:現代版
5.5 P値と予測値: ベイズ的観点

6 サンプルサイズの決定
6.1 統計的検定の検出力
6.2 サンプルサイズの決定: 連続型データ
6.3 サンプルサイズの決定:2値データ
6.4 データが計数値で与えられる場合

7 P値と検出力
7.1 P値のシミュレーション
7.2 P値はサンプルサイズが統計的根拠に基づいて決定されていない場合の推論に有効である
7.3 P値に基づく判定の再現性を保証するサンプルサイズ

8 P値の統合: メタアナリシス
8.1 問題の提起
8.2 必要な基礎知識
8.3 統合P値: 各試験のデータが手に入る場合
8.4 P値の統合: 各試験のデータが手に入らない場合

9 検定の多重性調整P値
9.1 検定の多重性
9.2 多重性調整P値
9.3 ホルム法による多重性調整P値

あとがき
参考文献
索引