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目次

第1章 デザインはなぜ大切か

  1.1 実験デザインはなぜ必要か

  1.2 貧弱なデザインの害悪

  1.3 実験デザインと統計解析法の関係

  1.4 良い実験デザインはなぜ特に生命科学者にとって重要なのか

  1.5 被験体,実験単位,サンプル,そして専門用語

  まとめ

第2章 仮説を明確にする

  2.1 なぜ研究の焦点を定めるのか

  2.2 最強の証拠で仮説を検証する

  2.3 対照群

  2.4 予備研究と予備データの重要性

  まとめ

第3章 デザインの大枠を選ぶ

  3.1 実験操作か,それとも自然のばらつきか

  3.2 野外か,それとも実験室か

  3.3 生体内か,それとも生体外か

  3.4 完璧な研究はない

  まとめ

第4章 個体間のばらつき,反復,サンプリング

  4.1 個体間のばらつきと実験デザインの基本原理

  4.2 反復

  4.3 サンプルを選ぶ

  まとめ

第5章 偽反復

  5.1 独立とはどういうことか,偽反復とは何か

  5.2 偽反復のよくある原因

  5.3 非独立性に対処する

  5.4 実際問題として反復ができなかったら

  5.5 偽反復,第三の変数,交絡変数

  5.6 コホート効果,交絡変数,横断的研究

  まとめ

第6章 サンプルサイズ,検出力,効果的なデザイン

  6.1 適切な数の反復体を選ぶ

  6.2 実験の検出力に影響をあたえる要因

  6.3 計画している研究の検出力を知る

  6.4 研究の検出力を上げる

  6.5 いくつかの異なる実験計画の検出力を比較する

  まとめ

第7章 最もシンプルな実験デザイン

  7.1 1因子完全ランダム化デザイン

  7.2 ランダム化

  7.3 因子のレベルが2を超える場合

  7.4 完全ランダム化実験の長所と短所

  まとめ

第8章 複数の因子をもつ実験

  8.1 因子が2つ以上のランダム化デザイン

  8.2 相互作用

  8.3 レベルと因子の混同

  8.4 分割プロットデザイン(または分割ユニットデザイン)

  8.5 ラテン方格デザイン

  8.6 統計法について考える

  まとめ

第9章 完全ランダム化を超えて

  9.1 特定の変数でブロックを作るという考え方

  9.2 個体のもつ特徴や,空間や,時間でブロックを作る

  9.3 ブロック化の長所と短所

  9.4 ペアデザイン

  9.5 ブロックの大きさをどう選ぶか

  9.6 共変数

  9.7 共変数と因子の間の相互作用

  まとめ

第10章 被験体内デザイン

  10.1 被験体内デザインとは何か

  10.2 被験体内デザインの長所

  10.3 被験体内デザインの短所

  10.4 同一個体をくり返し測定するのは,偽反復ではないのか

  10.5 いくつかの処理を含む被験体内実験は時間がかかる

  10.6 どういう処理列を使うべきか

  10.7 被験体内デザインとランダム化ブロックデザイン

  10.8 被験体内効果と被験体間効果が混ざった実験のデザイン

  まとめ

第11章 測定

  11.1 較正

  11.2 正確度と精度

  11.3 感度と特異度

  11.4 観察者内変動

  11.5 観察者間変動

  11.6 どう測定するかを決める

  11.7 データ記録の落とし穴

  まとめ

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