本書はゴウパル・K・カンジ氏が１９９３年に著した『100 STATISTICAL TEST』を全訳したものです。本書は「すぐに活用できる参考書」のスタンスで書かれています。 　統計の本は難解な専門書か、あるいは逆に、初心者向けの教科書がほとんどで、大多数の人が期待するような実践で使える解説書はほとんど皆無でした。即戦力に満ちた本書は、出版されるとすぐに話題となり、本国イギリスのみならずアメリカでも、ビジネスや研究の現場で、人気の推薦書となっています。たとえば、専門誌で評価には以下のようなものがあります。 検定テストを使う者なら誰でも、この"格安"な本を所有しているべきだろう (『Journal of Quality Technology』誌での書評) この本はどんなに絶賛してもしすぎることはない。多種多様な検定に関して 正確かつ詳細な資料集を求めている人には天からの賜だ (『Journal of the Operational Research Society』誌での書評) 強く推薦する (『British Journal of Education Psychology』誌での評価) これら全ての検定テストを一冊にまとめ上げたこの著者は賞賛されるべきだ (『Statistical Methods in Medical Research』誌での書評) この検定コレクションの本で、我々は皆、カンジ教授に借りができた (『Evaluation Practice』誌での書評) 　これだけの好評価を考えると、これまで本書の邦訳がなかったことは不思議です。いや、邦訳が存在しなかったことで、私たちは損をしてきたと言ってもよいかも知れません。 　ただし本書の活用にあたっては少々注意が必要です。これは教科書ではありません。専門書でもありません。つまり、まったく統計を知らない超初心者には難しいでしょうし、逆に、統計学を専門に研究しようとする人には物足りないでしょう。 　むしろ「授業で統計を学んだことがあるけれど、その具体的な活用方法がわからない」とか、「急に仕事で統計解析が必要になったけれど、一から勉強し直すのも時間が掛かるし、当面、適切な方法を使って間に合わせたい」といったニーズを対象としています（実際そういう要求はかなり多いと思います）。つまり、実践現場で検定が必要になってから、それに相応しいテスト法を探すという、いわゆる「逆引き」としての活用法が本書の最大の特徴です。こういう本はありそうでなかったように思います。 　ページとめくっていただければわかるように、本書は「どんなときにどんな統計解析が使えるのか」という実例がちょうど１００挙げられています。ケースは多岐にわたっているので、困ったときに本書を開いていただければ、欲しかった的中の事例を簡単に見つけることができると思います。 　また、読み物として通読していただいても、「こんな統計方法があったのか」と驚くほど面白い例が多数見つかります。こうしたデータ解析法を知っておくことは、新しい発見やアイデアを生む刺激になることでしょう。本来、統計とは、情報を取り扱うプロセスの最後のステップに必要となるものですが、逆に、「あらかじめ統計を知っておく」ことが発火点となって、仕事に新たな展開が生まれることもあります。実際、私自身、同書から研究のヒントを得たこともあります。 （「訳者序文」より改変）

掲載されている検定（全１００種） 01　母平均についてのＺ検定（母分散が既知の場合 Z-test for a population mean (variance known) 母分散が既知であるとき、母平均の想定値と標本平均に、有意な差があるかを検討する 02　２つの母平均についてのＺ検定（母分散が既知で等しい場合） Z-test for two population means (variances known and equal) ２つの母集団における分散値が既知でかつ等しいとき、それぞれから抽出した標本に基づいて母平均に有意な差があるかを検討する 03　２つの母平均についてのＺ検定（母分散が既知で等しくない場合） Z-test for two population means (variances known and unequal) ２つの母集団における分散値が既知でかつ等しくないとき、それぞれから抽出した標本に基づいて母平均に有意な差があるかを検討する 04　母比率についてのＺ検定（２項分布） Z-test for a proportion (binomial distribution) 比率の想定値と観測値に有意な差があるかを検討する 05　２つの比率の同等性評価のためのＺ検定（2項分布） Z-test for the equality of two proportions (binomial distribution) ２つの母集団において、対象とする要素の比率が等しいとの仮説を、それぞれの母集団から抽出した標本に基づいて検討する 06　２つの計数値比較のためのＺ検定（ポアソン分布） Z-test for comparing two counts (Poisson distribution) ２つの計数値の差の有意性を検討する 07　母平均についてのｔ検定（母分散が未知の場合） t-test for a population mean (variance unknown) 母分散が未知であるとき、母平均の想定値と標本平均に、有意な差があるかを検討する 08　２つの母平均についてのｔ検定（母分散が未知で等しい場合） t-test for two population means (variances unknown but equal) ２つの母集団における分散が未知でかつ等しいとき、２つの母平均に有意な差があるかを検討する 09　２つの母平均についてのｔ検定（母分散が未知で等しくない場合） t-test for two population means (variances unknown and unequ ２つの母集団における分散が未知でかつ等しくないとき、２つの母平均に有意な差があるかを検討する 10　２つの母平均についてのｔ検定（対応のある場合） t-test for two population means (method of paired comparisons) ２つの母分散についての仮定がないとき、２つの母平均の差の有意性を検討する 11　回帰係数についてのｔ検定 t-test of a regression coefficient 回帰係数の有意性を検討する 12　相関係数のｔ検定 t-test of a correlation coefficient 標本の相関係数がゼロに対して統計的に有意な差をもつかを検討する 13　相関係数のＺ検定 Z-test of a correlation coefficient 相関係数が特定の値と有意な差があるかを検討する 14　２つの相関係数についてのＺ検定 Z-test for two correlation coefficients ２つの異なる母集団から得られる一対の変数間の、相関係数の差の有意性を検討する 15　母分散についてのχ2（カイ2乗）検定 χ2-test for a population variance 標本分散と母分散の想定値とに有意な差があるかを検討する 16　２つの母分散についてのＦ検定（分散比検定） F-test for two population variances (variance ratio test) ２つの母分散に有意な差があるかを検討する 17　２つの母分散についてのＦ検定（観測値に相関のある場合） F-test for two population variances (with correlated observations) 観測値の対の間に相関がある場合に、２つの母分散に有意な差があるかを検討する 18　２つの母平均列についてのホテリングのＴ2検定 Hotelling's T2-test for two series of population means 比較する２つの実験結果がどちらも多変量である場合、１つ目の実験から得られた平均のパターンが、もう１つの実験から得られたパターンと一致するかを検討する 19　ｐ次元標本の起源を知るための判別検定 Discriminant test for the origin of a p-fold sample ある系列が２つの顕著に異なる母集団のどちらかから得られたことがわかっているとき、その系列がどちらの母集団から得られたのかを検討する 20　母集団の正規性についてのフィッシャーの累積検定 Fisher's cumulant test for normality of a population 与えられた標本に基づいて作成された度数分布と、それと同じ平均、分散をもつ正規分布とに有意な差があるか検討する 21　外れ値についてのディクソンの検定 Dixon's test for outliers 標本中で飛び離れているのではないかと疑われる値が、他の値と有意な差をもつかを検討する 22　Ｋ個の母平均についてのＦ検定（分散分析） F-test for K population means (analysis of variance) Ｋ個の標本が取られたＫ個の母集団の平均が等しいとの仮説を検定する 23　相関比率のためのＺ検定 The Z-test for correlated proportions 相関をもつ２つの比率の間に有意な差があるかを検討する 24　想定した母分散についての χ2（カイ２乗）検定 χ2-test for an assumed population variance 母分散とその想定値との間に有意な差があるかを検討する 25　２つの計数値についてのＦ検定（ポアソン分布） F-test for two counts (Poisson distribution) ２つの計数値の間に有意な差があるかを検討する 26　Ｋ個の部分母集団にわたる全体の平均についてのＦ検定（分散分析） F-test for the overall mean of K subpopulations (analysis of variance) Ｋ個の部分母集団にわたる全体の平均と、母平均として仮定した値との間に有意な差があるかを検討する 27　Ｋ個の母平均の対比に関する多重比較のためのＦ検定 F-test for multiple comparison of contrasts between K population means 平均のどの特定の集合、あるいはどの平均の線形結合が、他と比べて差異を示すのかを検討する 28　Ｋ個の母平均の多重比較のためのテューキー検定（各標本サイズが等しくない場合） Tukey test for multiple comparison of K population means (unequal sample sizes) 標本サイズが等しくないとき、母平均の間で生じうる、あらゆる差の有意性を検討する 29　Ｋ個の母平均の多重比較のためのリンク?ウォーレス検定（各標本サイズが等しい場合） The Link-Wallace test for multiple comparison of K population means (equal sample sizes) 標本サイズが等しいとき、母平均の間で生じうる、あらゆる差の有意性を検討する 30　Ｋ個の処理群を対照群と比較するためのダネット検定 Dunnett's test for comparing K treatments with a control 何種類かの処理を適用した群と対照群とを比較するとき、それぞれの差の有意性を検討する 31　Ｋ個の分散の均一性についてのバートレット検定 Bartlett's test for equality of K variances いくつかの正規母集団から抽出された標本に基づいて、分散の差の有意性を検討する 32　Ｋ個の分散の均一性についてのハートレー検定 Hartley's test for equality of K variances 標本サイズが等しいとき、いくつかの正規母集団から抽出された標本に基づいて、分散の差の有意性を検討する 33　母集団の正規性についてのｗ／ｓ検定 The w/s-test for normality of a population 与えられた標本から得られた度数分布と正規分布との間に有意な差があるかを検討する 34　分散の外れ値についてのコクラン検定 Cochran's test for variance outliers かなり大きな値をもつ分散と、他の分散との間に有意な差があるかを検討する 35　適合度についてのコルモゴロフ?スミルノフ検定 The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit 観測された分布と、仮定した母集団分布とに有意な差があるかを検討する 36　２つの母集団を比較するためのコルモゴロフ?スミルノフ検定 The Kolmogorov-Smirnov test for comparing two populations ２つの母集団分布の差が有意なものであるかを、それぞれの母集団から得られた２つの標本の分布に基づいて検討する 37　適合度についてのχ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for goodness of fit 観測度数と期待度数との差の有意性を検討する 38　Ｋ個の計数値の同等性についてのχ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for compatibility of K counts 計数値間に有意な差があるかを検討する 39　２×２分割表における同等性についてのフィッシャーの精密検定 Fisher's exact test for consistency in a 2×2 table ２種類の２値分類の分布から得られた観測度数間に有意な差があるかを検討する 40　２×２分割表における同等性についてのχ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for consistency in a 2×2 table 標本サイズが大きな場合に、２種類の２値分類の分布から得られた観測度数間に有意な差があるかを検討する 41　K×２分割表における同等性についての　χ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for consistency in a K×2 table いくつかの２値分類された度数分布の間に有意な差が見られるかを検討する 42　２値データによって与えられるｎ×Ｋ分割表における同等性についてのコクラン検定 The Cochran test for consistency in an n×K table of dichotomous data 二者択一のデータを生成するいくつかの分布の間に有意な差があるかを検討する 43　２×Ｋ分割表における同等性についての　χ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for consistency in a 2×K table 複数のカテゴリに分類されている２つの標本に基づいて、対応する２つの分布の間に有意な差があるかを検討する 44　ｐ×ｑ 分割表における独立性についてのχ2（カイ2乗）検定 The χ2-test for independence in a p×q table ２つの異なる属性によって分類されたとき、各属性における度数分布の間に差があるかを検討する 45　メディアンについての符号検定 The sign test for a median 母集団のメディアンが、ある特定の値と有意に異なるかを検討する 46　２つのメディアンについての符号検定（対応のある場合） The sign test for two medians (paired observations) 対での観測が行われるとき、２つの分布のメディアンの間に有意な差があるかを検討する 47　平均についての符号付き順位検定 The signed rank test for a mean 母集団の平均がある特定の値と有意に異なるかを検討する 48　２つの平均についての符号付き順位検定（対応のある場合） The signed rank test for two means (paired observations) 分布型が同じ２つの分布の平均の間に有意な差があるかを検討する 49　ウィルコクソンの逆検定（Ｕ検定） The Wilcoxon inversion test (U-test) ２組の無作為標本が取られた２つの母集団が同一の分布に従うかを検定する 50　２つの母集団についてのメディアン検定 The median test of two populations 無作為に抽出された２組の標本が、同一の分布に従う母集団から取られたかを検定する 51　Ｋ個の母集団についてのメディアン検定 The median test of K populations 無作為に抽出されたＫ個の標本が、同一の分布に従う母集団から取られたかを検定する 52　２つの母集団についてのウィルコクソン?マン?ホイットニーの順位和検定 The Wilcoxon-Mann-Whitney rank sum test of two populations ２組の無作為標本が、同じ平均をもつ母集団から取られたかを検定する 53　２つの分散についてのジーゲル?テューキーの順位和分散検定 The Siegel-Tukey rank sum dispersion test of two variances ２組の無作為標本が、同じ分散をもつ母集団から取られたかを検定する 54　Ｋ個の母集団についてのクラスカル-ワリスの順位和検定（Ｈ検定） The Kruskal-Wallis rank sum test of K populations (H-test) Ｋ個の無作為標本が、同じ平均をもつ母集団から取られたかを検定する 55　Ｋ個の母平均の多重比較についての順位和差分検定 The rank sum difference test for the multiple comparison of K population means Ｋ個の無作為標本が、同じ平均をもつ母集団から取られたかを検定する 56　Ｋ個の母平均の最大値についての順位和最大値検定 The rank sum maximum test for the largest K population means Ｋ個の母平均のうち最大のものと、他のＫ－１個の母平均との差を検討する 57　K個の処理群を対照群と比較するためのスティール検定 The Steel test for comparing K treatments with a control ２個の処理の効果が、すべてそれぞれの対照群での処理効果と同様であるという帰無仮説を検定する 58　スピアマンの順位相関検定（対応のある場合） The Spearman rank correlation test (paired observations) 対で観測された、２つの観測値の系列の間に有意な相関があるかを検討する 59　ケンドールの順位相関検定（対応のある場合） The Kendall rank correlation test (paired observations) 対で観測された、２つの観測値の系列の間に有意な相関があるかを検討する 60　母平均についての逐次検定（分散が既知の場合） The sequential test for a population mean (variance known) 分散が既知の母集団における平均μが、μ1ではなくμ2であるという帰無仮説を検定する 61　標準偏差についての逐次検定（平均が既知の場合） The sequential test for a standard deviation (mean known) 平均が既知の母集団における標準偏差の値σが、σ1ではなくσ2であるという帰無仮説を検定する 62　２値分類データに対する逐次検定 The sequential test for a dichotomous classification 母集団のパラメータの値ｐが、ｐ1ではなくｐ2であるという帰無仮説を検定する 63　変動のランダム性についての隣接検定 The adjacency test for randomness of fluctuations ある系列の変動がランダムなものであるという帰無仮説を検定する 64　変動のランダム性についての系列相関検定 The serial correlation test for randomness of fluctuations ある系列の変動がランダムなものであるという帰無仮説を検定する。系列相関は存在してもよい 65　変動のランダム性についての変化点検定 The turning point test for randomness of fluctuations 系列の変動が、観測された順番とは無関係であるという帰無仮説を検定する 66　標本のランダム性についての差分符号検定 The difference sign test for randomness in a sample 標本の変動が、一連の観測値の順番とは無関係であるという帰無仮説を検定する 67　標本のランダム性についての連続する差分における連検定 The run test on successive differences for randomness in a sample 標本の観測値が、得られた順番とは無関係であるという帰無仮説を検定する 68　２つの関連ある標本のランダム性についての連検定 The run test for randomness of two related samples ２つの標本が、同一の母集団から無作為に抽出されたものであるという帰無仮説を検定する 69　標本順序のランダム性についての連検定 The run test for randomness in a sample 標本の観測値が得られた順番についての有意性を検定する 70　符号順列のランダム性についてのウィルコクソン?マン?ホイットニー順位和検定 The Wilcoxon-Mann-Whitney rank sum test for the randomness of signs 一連の観測値の系列において、＋と－の符号がランダムに出現しているかを検定する 71　標本のランダム性についての順位相関検定 The rank correlation test for randomness of a sample 標本における変動がランダムなものかを検定する 72　被験者に適用される複数の処置を比較するためのウィルコクソン?ウィルコックス検定 The Wilcoxon-Wilcox test for comparison of multiple treatments of a series of subjects ｎ人の被験者に適用された２種類の処置に対する反応が有意に異なるかを比較する 73　被験者に適用される複数の処置についてのフリードマン検定 Friedman's test for multiple treatments of a series of subjects ｎ人の被験者に適用された２種類の処置に対する反応が有意に異なるかを検討する 74　複数の判定の一致性のための順位相関検定 The rank correlation test for agreement in multiple judgements Ｋ個の対象に対して、ｎ人のメンバーがそれぞれつけた２通りの順位における相関の有意性を検討する 75　連続型確率変数の分布についての検定 A test for the continuous distribution of a random variable 連続型確率変数の分布のモデルを検定する 76　多項分布の同等性についての検定 A test for the equality of multinomial distributions たがいに独立な、ｈ個の多項分布の同等性を検定する 77　加法性についてのＦ検定 F-test for non-additivity ２元分類における要因の加法性について検定する 78　２元分類における主効果と交互作用効果の検出のためのＦ検定 F-test for testing main effects and interaction effects in a two-way classification 各セルの観測値の個数が等しい２元分類の場合について、各種効果を検定する 79　２元分類における主効果検出のためのＦ検定 F-test for testing main effects in a two-way classification 各セルの観測値の個数が等しくない２元分類の場合について、２要因の主効果を検定する 80　入れ子型あるいは階層的分類の場合のＦ検定 F-test for nested or hierarchical classification 入れ子型の、あるいは階層的分類がなされている場合、その階層効果を検定する 81　回帰を調べるためのＦ検定 F-test for testing regression 観測値Ｘの上への変数Ｙの回帰が存在するかを検定する 82　直線回帰を調べるためのＦ検定 F-test for testing linearity of regression 変数ＸとＹに直線回帰が存在するかを検定する 83　事象の不確実性についてのＺ検定 Z-test for the uncertainty of events 過去に起きた事象を知ることで、不確実性が減少したかを検定する 84　〝対数オッズ比?を用いて、一連の事象の偶発性を２つ群間で比較するためのＺ検定 Z-test for comparing sequential contingencies across two groups using the ‘log odds ratio’ 連続して起こる事象の関連性に、２グループ間で有意な差があるかを検定する 85　重回帰の係数についてのＦ検定 F-test for testing the coefficient of multiple regression 線形重回帰モデルを想定し、母集団における偏回帰係数が０であるかを検定する 86　変量効果モデルの分散についてのＦ検定 F-test for variance of a random effects model 釣り合い型変量効果モデルにおいて、変量の分散に有意な差が見られるかを検定する 87　要因Ａ、Ｂおよび交互作用効果についてのＦ検定 F-test for factors A and B and an interaction effect 各セルの観測値の個数が等しい場合の２要因の変量効果モデルにおける交互作用を検定する 88　一様分布のパラメータについての尤度比検定 Likelihood ratio test for the parameter of a rectangular population 尤度比検定を用いて、一様分布に従う母集団のパラメータを検定する 89　指数分布母集団のパラメータについての一様最強力検定 Uniformly most powerful test for the parameter of an exponential population 一様最強力検定を用いて、指数分布に従う母集団のパラメータを検定する 90　ベルヌーイ分布母集団のパラメータについての逐次検定 Sequential test for the parameter of a Bernoulli population 逐次検定を用いて、ベルヌーイ分布に従う母集団のパラメータを検定する 91　逐次確率比検定 Sequential probability ratio test 逐次検定を用いて、平均、分散ともに未知の正規分布に従う母集団における、その平均と標準偏差の比を検定する 92　ダービン-ワトソン検定 Durbin-Watson test 回帰モデルにおける誤差項が自己相関をもつかを検定する 93　２つの母集団のメディアンを比較するためのダックワースの検定 Duckworth's test for comparing the medians of two populations ２つの母集団のメディアンを検定する 94　適切な確率モデルについてのχ2（カイ2乗）検定 χ2-test for a suitable probabilistic model 提唱された分布が、標本データの確率モデルとして適切かを検定する 95　Ｖ検定 （修正版レーリー検定） V-test (modified Rayleigh test) 観測された角度がある特定の角度のまわりに集まる傾向がある、すなわち観測値の分布がランダムではないことを検定する 96　ワトソンのＵ2n検定 Watson's U2n-test 無作為に抽出された角度値の標本が、ある与えられた分布に適合するかを検定する 97　ワトソンのＵ2検定 Watson's U2-test 円周上の観測値からなる２つの標本の平均角あるいは角度分散が有意に異なるかを検定する 98　ワトソン-ウィリアムズ検定 Watson-Williams test ２つの独立な円周上の観測値の平均角が有意に異なるかを検定する 99　マルディア-ワトソン-ウィーラー検定 Mardia-Watson-Wheeler test 無作為に抽出された、たがいに独立な円周上の観測値の標本が、平均角、角度分散、あるいは両者において有意に異なるかを検定する 100　ハリソン-カンジ-ガズデン検定（円周上のデータに対する分散分析） Harrison-Kanji-Gadsden test (analysis of variance for angular data) フォン・ミーゼス分布に従う母集団から抽出された独立な標本に対する処理の効果に有意な差があるかを検定する